반응형 기술 발전6 최신 RAG 기술 비교와 성능 향상 방안 retrieval-augmented generation (RAG) 기술이 대형 언어 모델의 응답 품질을 향상시키는 방법을 탐구합니다. 본 연구는 RAG 기술 간의 성능 비교와 개선 방향을 제안합니다. 목차 RAG 기술의 성능 비교 sentence-window retrieval의 강점과 약점 hyde와 llm rerank의 우수성 multi-query와 mmr의 성능 저하 분석 검색 정확도와 답변 유사성 평가 retrieval precision의 중요성 .. 2025. 2. 12. ChatGPT의 최신 기능과 발전 사항 소개 ChatGPT는 대화형 AI 기술의 최전선입니다. 최신 업데이트와 모델 성능 향상을 통해 더 나은 사용자 경험을 제공합니다. 목차 ChatGPT의 혁신적인 발전 업데이트된 AI 모델의 기능 사용자 피드백 기반 개선 과정 성능 비교: GPT-3.5와 GPT-4 ChatGPT의 다양한 활용 사례 교육 및 학업 보조 비즈니스 및 마케팅 활용 사례 창작 및 콘텐츠 제작 .. 2025. 2. 10. 대규모 언어 모델의 RAG 이해와 발전 방향 대규모 언어 모델(LLMs)의 신뢰성과 정확성을 높이기 위해, 리트리벌-어그멘티드 제너레이션(RAG) 기술이 주목받고 있습니다. 이 글에서는 RAG의 발전과 그 중요성을 살펴보겠습니다. 목차 리트리벌-어그멘티드 제너레이션의 기본 개념 RAG의 작동 원리 전통적인 LLM의 한계 RAG의 구조와 핵심 요소 RAG의 발전 단계와 기술적 진화 Naive RAG에서 Advanced RAG로 Modular RAG의 통합 전략 .. 2025. 2. 7. ChatGPT - 최첨단 대화형 인공지능의 진화와 활용법 ChatGPT는 대화형 인공지능의 혁신적인 변화로, 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 그 발전과 기능을 통해 어떻게 우리의 일상이 변화하고 있는지를 살펴봅니다. 목차 ChatGPT의 발전과 기술적 진화 GPT 모델의 발전 과정 프롬프트 입력 및 응답 구성 대화의 맥락 이해와 AI의 맥락성 다양한 ChatGPT 기능과 활용 방안 인공지능의 한계와 비즈니스 모델 ChatGPT의 사회적 영향과 윤리적 고려 .. 2025. 2. 7. 이전 1 2 다음 반응형
