LLM 을 이용하여 개인, 회사의 데이터를 기반으로 질문에 대해 답변을 이끌어 내는 RAG(Retrieval Augmented Generation) 이 등장했다. 데이터는 일정 사이즈로 분리가 되어 임베딩(분리된 문장을 일정 사이즈의 Dimension의 값) 되어야 하고 임베딩 간의 유의도 측정이 가능하도록 임베딩 벡터 db에 저장이 되어야 한다.위의 시스템을 구축하기 위해서는 시간, 노력, 비용(임베딩, LLM사용)이 필요하게 된다. 위의 시스템을 무료로 사용가능한 google notebooklm을 소개하고자 한다.https://notebooklm.google.com/ 1. 위 사이트에 구글 계정으로 로그인2. Create new notebook 을 클릭하여 새로운 노트북을 생성 노트북은 사용 용..
