반응형 데이터셋3 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. 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. LLM 평가를 위한 효과적인 방법과 절차 대규모 언어 모델(LLM)의 효과적인 평가 방법을 이해하는 것은 AI의 성능을 개선하는 데 필수적입니다. 다양한 평가 방법을 통해 모델의 품질을 지속적으로 모니터링하고 개선할 수 있습니다. 목차 LLM 평가의 필수성 및 방법 자동화된 메트릭 평가의 중요성 LLM-as-judge의 활용 기법 휴리스틱 기반 평가 소개 합성 데이터셋을 통한 평가 개선 ragas 활용한 데이터셋 생성 방법 평가 지표로서의 context recall.. 2025. 2. 11. 이전 1 다음 반응형
