# 배움 에이아이 (BaeumAI) Documentation

> AI/ML/DL 교육 및 개발 환경 설정, RAG 파이프라인, LLM Agent 구축 가이드

## 환경설정

- [개발 환경 설정 개요](setup/index.mdx): OS별 개발 환경 설정 가이드 총정리

### Windows
- [WSL 설치](setup/windows/wsl.mdx): Windows Subsystem for Linux 설치
- [Git 설치](setup/windows/git.mdx): Git 설치 및 설정
- [VS Code 설치](setup/windows/vscode.mdx): Visual Studio Code 설치 및 확장
- [Node.js 설치](setup/windows/nodejs.mdx): Node.js 및 npm 설치
- [NVIDIA Display Driver](setup/windows/nvidia-display-driver.mdx): NVIDIA GPU 드라이버 설치
- [NVIDIA CUDA Toolkit](setup/windows/nvidia-cuda-toolkit.mdx): CUDA Toolkit 설치
- [NVIDIA cuDNN](setup/windows/nvidia-cudnn.mdx): cuDNN 라이브러리 설치
- [uv + Python](setup/windows/uv-python.mdx): uv 패키지 매니저와 Python 설치
- [PyTorch CUDA](setup/windows/pytorch-cuda.mdx): GPU 가속 PyTorch 설치
- [Rancher Desktop](setup/windows/rancher-desktop.mdx): 컨테이너 런타임 설치
- [Ollama](setup/windows/ollama.mdx): 로컬 LLM 실행 환경
- [Claude Desktop](setup/windows/claude-desktop.mdx): Claude Desktop 앱 설치
- [Claude Code](setup/windows/claude-code.mdx): Claude Code CLI 설치

### macOS
- [macOS 개요](setup/macos/index.mdx): macOS 개발 환경 설정 개요
- [Homebrew](setup/macos/homebrew.mdx): macOS 패키지 매니저 설치
- [Git 설치](setup/macos/git.mdx): Git 설치 및 설정
- [VS Code 설치](setup/macos/vscode.mdx): Visual Studio Code 설치
- [Node.js 설치](setup/macos/nodejs.mdx): Node.js 설치
- [uv + Python](setup/macos/uv-python.mdx): uv 패키지 매니저와 Python 설치
- [PyTorch MPS](setup/macos/pytorch-mps.mdx): Apple Silicon GPU 가속 PyTorch
- [Rancher Desktop](setup/macos/rancher-desktop.mdx): 컨테이너 런타임 설치
- [Ollama](setup/macos/ollama.mdx): 로컬 LLM 실행 환경
- [Claude Desktop](setup/macos/claude-desktop.mdx): Claude Desktop 앱 설치
- [Claude Code](setup/macos/claude-code.mdx): Claude Code CLI 설치

### Ubuntu 24.04
- [Ubuntu 개요](setup/ubuntu/index.mdx): Ubuntu 개발 환경 설정 개요
- [Git 설치](setup/ubuntu/git.mdx): Git 설치 및 설정
- [VS Code 설치](setup/ubuntu/vscode.mdx): Visual Studio Code 설치
- [Node.js 설치](setup/ubuntu/nodejs.mdx): Node.js 설치
- [uv + Python](setup/ubuntu/uv-python.mdx): uv 패키지 매니저와 Python 설치
- [NVIDIA Driver](setup/ubuntu/nvidia-driver.mdx): NVIDIA GPU 드라이버 설치
- [NVIDIA CUDA Toolkit](setup/ubuntu/nvidia-cuda-toolkit.mdx): CUDA Toolkit 설치
- [NVIDIA cuDNN](setup/ubuntu/nvidia-cudnn.mdx): cuDNN 라이브러리 설치
- [PyTorch CUDA](setup/ubuntu/pytorch-cuda.mdx): GPU 가속 PyTorch 설치
- [Docker](setup/ubuntu/docker.mdx): Docker Engine 설치
- [Ollama](setup/ubuntu/ollama.mdx): 로컬 LLM 실행 환경
- [Claude Code](setup/ubuntu/claude-code.mdx): Claude Code CLI 설치

### Docker Container
- [Docker 스택 개요](stacks/index.mdx): Docker Compose 기반 서비스 스택 가이드
- [PostgreSQL](stacks/postgresql.mdx): 관계형 데이터베이스
- [Redis](stacks/redis.mdx): 인메모리 캐시 및 메시지 브로커
- [OpenSearch](stacks/opensearch.mdx): 검색엔진 및 분석 플랫폼
- [Qdrant](stacks/qdrant.mdx): 벡터 데이터베이스
- [Neo4j](stacks/neo4j.mdx): 그래프 데이터베이스
- [Milvus](stacks/milvus.mdx): 벡터 데이터베이스
- [Weaviate](stacks/weaviate.mdx): 벡터 데이터베이스
- [ChromaDB](stacks/chromadb.mdx): 경량 벡터 데이터베이스
- [vLLM](stacks/vllm.mdx): 고성능 LLM 추론 서버
- [TGI](stacks/tgi.mdx): Text Generation Inference
- [TEI](stacks/tei.mdx): Text Embeddings Inference
- [LocalAI](stacks/localai.mdx): 로컬 AI 추론 서버
- [Dify](stacks/dify.mdx): LLM 앱 개발 플랫폼
- [Open WebUI](stacks/open-webui.mdx): 웹 기반 LLM 인터페이스
- [Langfuse](stacks/langfuse.mdx): LLM 관찰성 플랫폼
- [Langflow](stacks/langflow.mdx): 비주얼 LLM 워크플로우
- [Flowise](stacks/flowise.mdx): 노코드 LLM 체인 빌더
- [AnythingLLM](stacks/anythingllm.mdx): 올인원 LLM 플랫폼
- [n8n](stacks/n8n.mdx): 워크플로우 자동화
- [MLflow](stacks/mlflow.mdx): ML 실험 관리
- [ClearML](stacks/clearml.mdx): MLOps 플랫폼
- [JupyterHub](stacks/jupyterhub.mdx): 멀티유저 Jupyter 환경
- [Trackio](stacks/trackio.mdx): 실험 추적 도구 (작성 중)
- [Label Studio](stacks/label-studio.mdx): 데이터 라벨링 플랫폼
- [Argilla](stacks/argilla.mdx): AI 피드백 데이터 라벨링
- [Triton](stacks/triton.mdx): NVIDIA 모델 서빙
- [BentoML](stacks/bentoml.mdx): ML 모델 서빙 프레임워크

## Python
- [Python 개요](python/index.mdx): Python 프로그래밍 기초부터 고급 활용까지

## Data Analysis
- [데이터분석 개요](data-analysis/index.mdx): Pandas, NumPy, 시각화 기반 데이터분석 가이드

## Machine Learning
- [ML 개요](ml/index.mdx): 머신러닝 이론과 Scikit-learn 실습 가이드

## Deep Learning
- [DL 개요](dl/index.mdx): 딥러닝 이론과 PyTorch 실습 가이드

## Vision
- [Vision 개요](vision/index.mdx): 컴퓨터 비전 이론과 실습 가이드

## RAG

### RAG 개요
- [RAG 개요](rag/index.mdx): Retrieval-Augmented Generation 개요
- [인덱싱](rag/indexing.mdx): 문서 로딩, 청킹, 임베딩, 벡터 DB 저장 파이프라인
- [검색](rag/retrieval.mdx): 벡터 유사도 검색 및 문서 검색 전략
- [생성](rag/generation.mdx): 검색 결과 기반 LLM 답변 생성
- [평가](rag/evaluation.mdx): RAGAS 프레임워크 기반 RAG 품질 평가

### RAG 아키텍처
- [Advanced RAG](rag/advanced-rag.mdx): 검색 품질 향상을 위한 고급 RAG 패턴
- [FLARE](rag/flare.mdx): Forward-Looking Active Retrieval 아키텍처
- [Self-RAG](rag/self-rag.mdx): Reflection Token 기반 자기 평가 RAG
- [Corrective RAG](rag/corrective-rag.mdx): 검색 결과 품질 평가 및 보정 RAG
- [Adaptive RAG](rag/adaptive-rag.mdx): 쿼리 복잡도 기반 적응형 라우팅 RAG
- [RAPTOR](rag/raptor.mdx): 재귀적 요약 트리 기반 RAG
- [Modular RAG](rag/modular-rag.mdx): 모듈 조합형 RAG 아키텍처
- [Graph RAG](rag/graph-rag.mdx): 지식 그래프 기반 RAG
- [Multimodal RAG](rag/multimodal-rag.mdx): 텍스트+이미지 멀티모달 RAG
- [Agentic RAG](rag/agentic-rag.mdx): LLM 에이전트 기반 자율적 도구 활용 RAG
- [Speculative RAG](rag/speculative-rag.mdx): 소형 모델 병렬 초안 생성 + 대형 모델 검증
- [HippoRAG](rag/hipporag.mdx): 해마 기억 메커니즘 기반 지식그래프 RAG
- [LightRAG](rag/light-rag.mdx): 이중 수준(엔티티+토픽) 경량 그래프 RAG
- [MemoRAG](rag/memorag.mdx): 메모리 모델 기반 글로벌 이해 + 검색 단서 생성
- [CoRAG](rag/corag.mdx): Chain-of-Retrieval로 순차적 서브쿼리 검색
- [HyperGraph RAG](rag/hypergraph-rag.mdx): 하이퍼그래프 기반 다자 관계 RAG
- [DeepRAG](rag/deep-rag.mdx): 원자적 명제 분해 + 트리 기반 검색 결정
- [PA-RAG](rag/pa-rag.mdx): DPO 기반 선호도 정렬로 검색 결과 충실 활용

### RAG 성능 향상 전략

#### 청킹 전략
- [청킹 전략 개요](rag/chunking.mdx): 문서 분할 전략 비교 및 선택 가이드
- [Character Chunking](rag/character-chunking.mdx): Fixed-Size 및 Recursive Character Splitting 심화
- [Semantic Chunking](rag/semantic-chunking.mdx): 임베딩 유사도 기반 의미적 분할
- [Document Chunking](rag/document-chunking.mdx): Markdown/HTML/Code/PDF 전용 문서 구조 청킹

#### 쿼리 변환
- [쿼리 변환 개요](rag/query-transformation.mdx): 검색 품질 향상을 위한 쿼리 변환 전략
- [Query Rewriting + HyDE](rag/query-rewriting-hyde.mdx): LLM 기반 쿼리 재작성 및 가상 문서 생성
- [Multi-Query + Decomposition](rag/multi-query-decomposition.mdx): 다중 관점 쿼리 및 질문 분해 전략

#### 검색 전략
- [검색 전략 개요](rag/retrieval-strategy.mdx): Dense, Sparse, Hybrid, Multi-vector 비교
- [Dense / Sparse Retrieval](rag/dense-sparse-retrieval.mdx): 벡터 검색 vs BM25 키워드 검색 심화
- [Hybrid Search](rag/hybrid-search.mdx): RRF 기반 하이브리드 검색 및 벡터 DB 연동
- [Multi-vector Retrieval](rag/multi-vector-retrieval.mdx): Parent Document 및 Summary 기반 멀티벡터 검색

#### 재순위화
- [재순위화 개요](rag/reranking.mdx): Cross-encoder, Cohere, ColBERT, FlashRank 비교
- [Cross-encoder Reranking](rag/cross-encoder-reranking.mdx): Bi-encoder vs Cross-encoder 및 BGE 모델 심화
- [Cohere / ColBERT / FlashRank](rag/cohere-colbert-flashrank.mdx): API 기반 및 경량 재순위화 기법

### RAG 개발 여정
- [개발 여정 개요](rag/dev-journey.mdx): PoC에서 Production까지 단계별 RAG 구축 로드맵
- [Level 1: PoC](rag/dev-poc.mdx): Naive RAG로 가능성 증명 + 최소 LLMOps 세팅
- [Level 2: MVP](rag/dev-mvp.mdx): 실무 데이터 + 반복 평가 체계 구축
- [Level 3: Advanced](rag/dev-advanced.mdx): 검색전략/가드레일 + 자동 평가
- [Level 4: Production](rag/dev-production.mdx): 서비스화 + 운영 루프
- [LLMOps 통합 가이드](rag/dev-llmops.mdx): Langfuse/LangSmith 세팅 체크리스트

## Agent

### Agent 개요
- [Agent 개요](agent/index.mdx): AI Agent 개념, LangGraph 소개, Agent vs Workflow
- [LangGraph 기초](agent/langgraph-basics.mdx): StateGraph, 노드, 엣지, 상태 관리 기초
- [도구 호출 에이전트](agent/tool-calling-agent.mdx): ReAct 패턴, @tool, bind_tools, ToolNode

### Agent 패턴
- [워크플로우 패턴](agent/workflow-patterns.mdx): 프롬프트 체이닝, 병렬화, 라우팅, 오케스트레이터
- [멀티 에이전트](agent/multi-agent.mdx): Supervisor, Swarm, Command 패턴, 서브그래프
- [Human-in-the-Loop](agent/human-in-the-loop.mdx): interrupt(), Command(resume=...) 사람 개입 패턴

### Agent 고급
- [상태 관리](agent/persistence.mdx): 체크포인터, thread_id, 타임 트래블, Durable Execution
- [에이전트 메모리](agent/memory.mdx): 단기/장기 메모리, Store API, 메시지 요약
- [스트리밍](agent/streaming.mdx): stream() 모드, 토큰 스트리밍, FastAPI SSE 연동
- [Deep Agents](agent/deep-agents.mdx): Skills, Subagents, Sandbox, 고급 에이전트 패턴

## AI Workflow
- [워크플로우 플랫폼 개요](ai-workflow/index.mdx): Dify, n8n, LangFlow 비교 및 선택 가이드
- [Dify](ai-workflow/dify.mdx): RAG 챗봇, AI Agent, 워크플로우 통합 플랫폼
- [n8n](ai-workflow/n8n.mdx): AI Agent 노드 기반 자동화 워크플로우
- [LangFlow](ai-workflow/langflow.mdx): LangChain 컴포넌트 비주얼 조합 플랫폼

## Fine-Tuning
- [Fine-Tuning 개요](fine-tuning/index.mdx): LLM 파인튜닝 이론과 실습 가이드

## LLMOps
- [LLMOps 개요](llmops/index.mdx): Langfuse 기반 LLM 운영, 모니터링, 평가 가이드