개요

genieincodebottle/generative-ai는 생성형 AI 학습 자료를 한곳에 모은 공개 GitHub 저장소입니다. PDF 가이드, Jupyter 노트북, 클라우드 설정 문서, 면접 준비 자료, 바로 실행 가능한 예제 프로젝트(RAG, 에이전트, 챗봇 등)가 포함되어 있습니다. "엔드투엔드 GenAI 학습을 위한 허브"로 자리매김하고 있습니다.

내부 구성

학습 및 문서

• 핵심 개념: 벡터 임베딩에 대한 PDF, 프롬프트 엔지니어링에 대한 Jupyter 노트북, AI 디자인 패턴, 머신러닝 참조 가이드.
• 아키텍처: 기술 스택, LLM 제공업체 비교, 고급 RAG 결정 흐름, GenAI 프로젝트 수명 주기를 다루는 PDF.
• 클라우드 플랫폼: AWS, Azure, Google Vertex AI에서 GenAI 배포 가이드.
• 면접 준비: GenAI, RAG/프롬프팅, LLM, 에이전트 AI, ML 시스템 설계, MLOps 등에 대한 Q&A 모듈 및 PDF.
• 프로덕션: 엔터프라이즈 프로덕션 준비 체크리스트.

실습 프로젝트(genai-usecases 폴더)

• 검색 증강 생성(RAG): 9가지 패턴(예: 교정 RAG, 하이브리드 검색, 쿼리 확장)을 갖춘 고급 RAG 및 캐시 증강 대안.
• 에이전트 AI: CrewAI와 LangGraph를 사용한 다중 에이전트 시스템, 23가지 추론 패턴(Chain-of-Thought, ReAct 등), 콘텐츠 모더레이션 시스템, 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 예제.
• 대화형 AI: 영구 메모리가 있는 PDF 챗봇, 풀스택 고객 피드백 분석 앱.
• LLM 도구: OpenAI, Gemini, Claude, Groq, 로컬 모델 비교, 임베딩 모델 가이드.
• 데이터 및 분석: 텍스트-투-SQL, Neo4j 그래프 자연어 쿼리, 통화 기록 감정 분석, 채팅 분석 대시보드.
• 프롬프트 보안: 16개 이상의 프롬프트 엔지니어링 기술, Meta의 Llama Guard를 사용한 프롬프트 주입 탐지기.
• 멀티모달: 텍스트-투-이미지 앱(Gemini 2.5 Flash) 및 올인원 Llama 4 앱(채팅, OCR, RAG, 에이전트).
• 자동화: n8n 워크플로 자동화 설정 가이드.

관련 외부 프로젝트

여러 독립적인 오픈소스 도구가 권장 리소스로 나열되어 있습니다(이 저장소의 코드는 아님). 로컬 코딩 에이전트(Tura), QA 에이전트(agent-qa), CLI 오케스트레이터(YYLO, agent-manager) 등이 포함됩니다.

동반 학습 사이트

연결된 플랫폼인 AI-ML Companion(aimlcompanion.ai)은 이 자료의 대부분을 대화형 버전으로 제공합니다: 28개 트랙, 400개 이상의 모듈, 퀴즈, 시각화, 23개의 실제 프로젝트로, "무료로 시작"이라고 설명됩니다. 저장소의 가이드는 이 사이트의 지속적으로 업데이트되는 참조 자료로 설명됩니다.

기여 방법

누구나 저장소를 포크하고, 클론하고, 기능 브랜치를 만들고, 변경 사항을 커밋하고, 푸시하고, 짧은 설명과 함께 풀 리퀘스트를 열어 기여할 수 있습니다.