반응형 검색3 대규모 언어 모델을 위한 검색 증강 생성 기술 탐구 대규모 언어 모델의 한계를 극복하기 위해 등장한 RAG 기술은 외부 지식 통합을 통해 모델 성능을 향상시킵니다. 이번 글에서는 최신 RAG 발전과 그 핵심 요소를 살펴봅니다. 목차 RAG 기술의 진화 과정 및 구조 Naive RAG의 기본 개념과 한계 Advanced RAG의 개선 방식 모듈형 RAG의 유연한 아키텍처 RAG의 검색 및 임베딩 기법 효율적인 검색 소스 선택 🗂️ 임베딩 모델의 역할 및 최적화 🔍 .. 2025. 2. 12. open-rag와 LLMS의 진화: 추론 능력 강화 비결 open-rag 프레임워크는 오픈 소스 대형 언어 모델에 새로운 가능성을 제시합니다. 이 모델은 데이터 검색과 통합 능력을 극대화하여 현대 NLP 작업의 정확성을 높이고 있습니다. 목차 open-rag 프레임워크 개요 이론적 배경과 필요성 고난이도 쿼리에 대한 접근법 랭킹 및 필터링 기술 유용한 정보로의 접근을 돕는 버튼 리서치 결과 동향 조사 직접 실험한 접근 방법 활용 기술적 요소.. 2025. 2. 11. open-rag: 오픈소스 LLM을 통한 추론 역량 강화 최근의 open-rag 프레임워크는 오픈소스 대규모 언어 모델의 추론 능력을 획기적으로 향상시키고 있습니다. 이 접근법은 다양한 자연어 처리 작업에서 더욱 정확하고 맥락에 맞는 결과를 제공합니다. 목차 open-rag 프레임워크의 구조 스파스 믹스처 오브 익스퍼트 모델 하이브리드 적응 검색 방법 효율적인 추론 처리 결론 오픈소스 LLM의 활용 LLM과 RAG의 통합 오픈소스 모델의 한.. 2025. 2. 9. 이전 1 다음 반응형
