반응형 대규모 언어 모델5 대규모 언어 모델을 위한 검색 증강 생성 기술 개요 검색 증강 생성(retrieval-augmented generation, RAG)은 대규모 언어 모델의 한계를 극복하기 위한 혁신적인 접근 방식입니다. 최신 연구 동향과 과제를 탐구하여 이 기술이 실제 응용에 미치는 영향에 대해 알아보겠습니다. 목차 검색 증강 생성 기술의 개념과 발전 RAG의 정의 및 필요성 RAG의 주요 패러다임: Naive, Advanced, Modular 각 패러다임의 특징과 장점 RAG 기술 구현의 주요 요소 검색 품질 향상을 위한 최적화 .. 2025. 2. 11. 차세대 인공지능 검색 기술 RAG의 혁신적 발전 RAG는 대규모 언어 모델의 한계를 극복하고, 정보 검색 및 생성의 품질을 향상시키는 혁신적인 접근 방식으로 주목받고 있습니다. 본 글에서는 RAG의 주요 구성 요소와 패러다임 변화를 깊이 있게 다뤄보겠습니다. 목차 RAG의 패러다임 변화와 핵심 구성 요소 Naive RAG: 기본 검색-생성 구조 Advanced RAG: 최적화된 검색 전후 과정 Modular RAG: 유연하고 적응성 있는 설계 RAG의 검색 증강 기술과 응용 Iterative Retrieval: .. 2025. 2. 9. 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. open-rag로 대규모 언어 모델의 추론 능력 강화하기 open-rag는 오픈소스 대규모 언어 모델의 검색-증강 추론을 혁신적으로 개선하는 새로운 프레임워크입니다. 이를 통해 복잡한 쿼리 처리에서 획기적인 성과를 이루어낼 수 있습니다. 목차 open-rag와 기존 RAG의 차이점 오픈소스 LLM의 한계 극복 RAG의 추론 능력 강화 전략 다중 홉 쿼리 처리 방식 효율적인 하이브리드 검색 방법론 모델 신뢰도 기반의 검색 결정 적응형 검색 빈도 조절 메커니즘 .. 2025. 2. 7. 이전 1 2 다음 반응형
