반응형 데이터 분석5 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. retrieval-augmented generation 기술로 변화하는 정보 검색 retrieval-augmented generation(RAG) 기술은 정보 검색과 자연어 생성을 결합하여 AI의 혁신을 이끌고 있습니다. 이 기술의 중요성과 가능성을 알아보겠습니다. 목차 retrieval-augmented generation의 기본 구조 RAG의 검색 단계와 생성 단계 RAG를 활용한 자연어 처리의 향상 RAG의 성능 최적화 기법 RAG의 최신 트렌드와 미래 전망 다중 문서 처리의 중요성 Path Retr.. 2025. 2. 7. 코드 없이 배우는 데이터 분석 기초부터 시작하기 데이터 분석의 중요성이 날로 커지고 있습니다. 파이썬이나 복잡한 이론 없이도 데이터 분석을 접근할 수 있는 방법을 소개합니다. 목차 코드 없이 데이터 분석 시작하기 데이터 분석의 기초 개념 오렌지3 활용법 비주얼 분석의 중요성 데이터 분석 절차의 이해 분석 기획과 데이터 수집 데이터 전처리와 특징 모델 적용 및 성과 평가 AI와 머신러닝의 역할.. 2025. 2. 7. 인공지능 시대의 llm 중요성과 기업 경쟁력 인공지능 시대에서 대규모 언어 모델(llm)의 중요성이 커지고 있습니다. llm은 기업의 경쟁력과 효율성을 높이는 핵심 기술로 자리 잡고 있습니다. 목차 LLM의 정의와 역할 LLM의 개념과 기능 이해 다양한 활용 분야와 응용 사례 LLM과 AI의 관계 정리 llm 개발의 어려움과 도전 과제 막대한 투자 비용과 데이터 수집 고성능 GPU 확보 경쟁 윤리적 문제와 데이터 편향 .. 2025. 2. 6. 이전 1 2 다음 반응형
