Easy Ohm's Law vs Forge

Calculate voltage , current , resistance and power 1. Enter any of two items, the other items will be calculated 2. The units of calculated values will be adjusted automatically. 3. Support English, German, French, Italian, Spanish, Portuguese, Japanese, Korean, Traditional Chinese, Simplified Chinese, Russian, Polish, Czech, Finnish, Norwegian, Swedish, Malay, Thai, Vietnamese, Hindi, Indonesian, Turkish

LLM의 한계를 극복하는 핵심 기술, RAG(Retrieval-Augmented Generation)를 기초 이론부터 프로덕션 시스템 구축까지 체계적으로 학습하는 종합 튜토리얼입니다. 이런 분들을 위해 만들었습니다: - RAG 시스템의 동작 원리를 기초부터 이해하고 싶은 분 - LangChain, LlamaIndex로 실전 RAG 파이프라인을 구축하고 싶은 개발자 - 벡터 데이터베이스, 하이브리드 검색, 리랭킹 등 검색 최적화를 깊이 있게 파악하고 싶은 분 - 에이전틱 RAG, RAGAS 평가, 프로덕션 배포까지 실무 역량을 키우고 싶은 분 20챕터 97섹션으로 구성된 체계적인 커리큘럼: Part 1 - RAG 이론 기초 (Ch1~Ch2) LLM의 한계와 RAG의 필요성, RAG 원본 논문 분석, Naive/Advanced/Modular RAG 아키텍처 Part 2 - 데이터 파이프라인 (Ch3~Ch5) 문서 로딩(PDF, 웹, API), 텍스트 청킹 전략(고정/재귀/시멘틱), 임베딩 모델(OpenAI, Sentence Transformers) Part 3 - 벡터 데이터베이스 (Ch6~Ch7) ChromaDB 기초부터 FAISS, Pinecone, Qdrant 비교, 벡터 DB 선택 가이드 Part 4 - RAG 파이프라인 구축 (Ch8~Ch9) LangChain LCEL로 첫 RAG 앱, LlamaIndex QueryEngine과 ChatEngine, 프레임워크 비교 Part 5 - 검색 최적화 (Ch10~Ch12) 유사도 검색 심화, MMR, 메타데이터 필터링, BM25 하이브리드 검색, Cohere Rerank 리랭킹 Part 6 - 고급 RAG 기법 (Ch13~Ch16) Multi-Query, HyDE, Step-Back Prompting, RAPTOR 트리 인덱싱, Anthropic Contextual RAG, LangGraph 에이전틱 RAG(Corrective RAG, Self-RAG) Part 7 - 평가와 프로덕션 (Ch17~Ch20) RAGAS 프레임워크 평가, RAG 디버깅과 최적화, 멀티모달 RAG, FastAPI 배포와 모니터링 주요 기능: - 오프라인 학습 지원 — 네트워크 없이도 모든 콘텐츠 열람 - iCloud 동기화 — 즐겨찾기, 읽기 진행률 디바이스 간 동기화 - 구문 강조 코드 블록 — Python 코드를 한눈에 파악 - Mermaid 다이어그램 — 아키텍처와 흐름을 시각적으로 이해 - 다크 모드 완벽 지원 Forge Series는 개발자를 위한 체계적인 학습 앱 시리즈입니다. 각 주제의 핵심 개념부터 실전 프로젝트까지, 현업에서 바로 활용할 수 있는 실용적 커리큘럼을 제공합니다.