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Practice(실험) → Knowledge Base(RAG) → Agents(프롬프트/공유) → Cost & Latency(지표) 흐름으로 읽으시면 가장 빠릅니다.

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이 문서에서 무엇을 할 수 있나요?

GrowFit Docs는 아래 내용을 빠르게 탐색하고, 바로 실습으로 연결할 수 있도록 정리되어 있습니다.
  • 실습(Practice): 모델/파라미터/프롬프트/에이전트/RAG를 바꿔가며 결과를 비교하는 방법
  • 지식베이스(RAG): chunk/overlap/top-k/threshold/rerank 설정과 결과 해석, 튜닝 가이드
  • API: FastAPI 엔드포인트, 요청·응답 예시, 에러 케이스 및 운영 팁
  • 운영/비용: token/TTFT/latency/cost 지표를 읽고, 실험 설계에 반영하는 방법

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빠른 시작 (3분)

1

환경변수/설정 확인

백엔드와 문서가 공통으로 사용하는 설정값을 정리하고, 실행 환경을 맞춥니다.
2

API Reference 연결

FastAPI의 /openapi.json을 내보내어 Mintlify API Reference에서 확인할 수 있도록 구성합니다.

빠르게 따라하기

3분 요약 가이드를 보며 필수 설정과 링크를 순서대로 따라갑니다.

OpenAPI 내보내기

API
FastAPI 스펙을 파일로 export하여 API Reference에 연결하는 방법을 안내합니다.

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역할별로 바로가기

튜토리얼: 파라미터 비교

같은 질문으로 temperature/top_p를 바꿔 차이를 관찰합니다.

튜토리얼: RAG 적용

RAG 없이/있이 비교하고 top-k/threshold를 조절해봅니다.

API Reference: 학습자

학습자용 인증/사용자 엔드포인트를 OpenAPI 문서로 확인합니다.

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핵심 개념 빠르게 보기

Practice Session

모델 선택(복수 모델 비교), 파라미터(temperature/top_p/max_tokens) 및 스타일 프리셋 흐름을 정리합니다.

Agents

시스템 프롬프트, few-shot 예시, 클래스 공유, 사용자 포크(개인화) 시나리오를 설명합니다.

Knowledge Base (RAG)

문서 업로드 → 청킹 → 임베딩 → 검색/재랭킹까지, 설정 값이 결과에 미치는 영향을 중심으로 정리합니다.

Cost & Latency

실험 결과를 “정확도”만이 아니라 “속도/비용”까지 포함해 평가하는 기준을 제공합니다.

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튜토리얼로 바로 실습하기

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AI 실습

AI 실습

모델 파라미터와 프롬프트를 바꿔가며 결과 변화를 바로 비교하는 흐름을 따릅니다.

프로젝트 실습

프로젝트 단위로 실험을 묶고 A/B 비교 리포트를 만드는 과정을 연습합니다.

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지식베이스

지식베이스

문서 업로드부터 청킹/임베딩/검색 설정 조정까지 RAG 적용 단계를 따라합니다.

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에이전트

에이전트

시스템 프롬프트와 few-shot 예시가 응답에 미치는 영향을 실습합니다.

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기록

기록

실습 기록을 조회·비교하고 재사용하는 흐름을 따라갑니다.

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API Reference

API 문서 보기

인증부터 Practice/Knowledge Base/Agents까지, 요청·응답 예시와 함께 확인하실 수 있습니다.

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자주 묻는 질문

FastAPI의 /openapi.json을 파일로 내보낸 뒤, 문서 리포지토리에 포함하여 Mintlify API Reference에서 읽도록 구성합니다.
“하나의 가설(예: rerank는 정확도를 올린다)” → “변수(설정값) 조절” → “지표(정확도/TTFT/비용)로 결론” 구조로 작성하시면 일관성이 유지됩니다.