텍스트 분석은 보고서/논문/고객 의견/각종 문서 데이터 등 다양한 분야에서 활용되며 그 중요성이 계속해서 커지고 있습니다.
특히, 최근에는 생성형 AI의 확산과 함께 LLM을 활용한 문서 요약/검색/질의응답 등 텍스트 기반 활용이 빠르게 늘어나고 있습니다.
하지만 LLM을 실제로 활용하기 위해서는 단순히 모델을 사용하는 것을 넘어 텍스트가 어떻게 표현되고, 어떤 과정을 거쳐 LLM까지 이어지는지에 대한 이해가 필요합니다.
본 과정은 자연어 처리(NLP)의 기초부터 LLM·RAG까지를 하나의 흐름으로 정리하며 학습하는 교육입니다. 텍스트를 단어 빈도로 표현하던 전통적인 방식부터 임베딩 기반 표현, 신경망 모델, Transformer 구조를 거쳐 LLM이 동작하는 핵심 원리와 활용 구조를 단계적으로 이해합니다.
아울러, LLM을 직접 사용하여 벡터 검색 기반 문서 질의응답(RAG)과 간단한 에이전트 구성 실습을 진행하며, LLM을 업무·연구·교육 환경에 적용하는 흐름을 경험합니다.
텍스트 분석의 흐름부터 LLM·RAG 실습까지 한 번에 경험하고 싶다면 지금 바로 신청해 보시기 바랍니다!
