Airflow Tutorial (RAG 기반 로컬 AI 모델 활용)
Airflow와 함께하는 RAG 기반 로컬 AI 모델 구축 가이드: AI 서비스 자동화의 핵심 AI 서비스 개발 및 운영은 복잡한 데이터 처리, 모델 관리, 배포, 그리고 지속적인 모니터링을 요구합니다. Airflow는 이러한 복잡성을 효과적으로 관리하고 자동화할 수 있도록 설계된 강력한 도구입니다. 특히, 로컬 환경에서 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기반 AI 모델을 활용하는 경우, Airflow는 데이터 관리, 모델 업데이트, 워크플로우 추적성, 자원 관리, 그리고 에러 처리 측면에서 뛰어난 이점을 제공합니다. Airflow, 왜 AI 서비스에 적합한가? Airflow는 AI 서비스 개발 라이프사이클 전반에 걸쳐 다양한 이점을 제공합니다: 데이터 관리 자동화: 외부 데이터 소스에서 지식 베이스를 주기적으로 수집하고 전처리하여 로컬 AI 모델이 활용할 수 있도록 자동화합니다. 모델 업데이트 및 배포 자동화: 로컬 AI 모델의 업데이트 및 배포 과…