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RAG(Retrieval Augmented Generation) 개념을 처음부터 직접 구현하며 이해하게 돕는다. 로컬 LLM을 사용하여 임베딩, 벡터 검색, 검색, 컨텍스트 증강 생성을 깊이 있게 다룬다. RAG의 내부 작동 원리를 파악하려는 학습자에게 적합하다.

Demystify RAG by building it from scratch. Local LLMs, no black boxes - real understanding of embeddings, vector search, retrieval, and context-augmented generation.

데스크탑 + Docker로 한 번에 띄우는 RAG·에이전트·다중 LLM 챗 앱. 비개발자가 시도하기 쉬움.

The all-in-one AI productivity accelerator. On device and privacy first with no annoying setup or configuration.