반응형 딥러닝5 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. 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. 최신 인공지능 기술 트렌드 2024: AI의 현재와 미래 AI는 급속히 발전하며 우리의 산업과 일상에 지대한 영향을 미치고 있습니다. 최신 인공지능 기술과 그 발전 방향을 살펴봅니다. 목차 AI 기술의 최근 발전 딥러닝과 자연어 처리의 진화 생성형 AI의 혁신적 역할 AI 전용 하드웨어의 발전 AI와 산업의 통합 제조업과 AI의 스마트 팩토리 도입 금융 산업에서의 AI 활용 헬스케어 혁신과 AI의 기여 .. 2025. 2. 6. 이전 1 2 다음 반응형
