반응형 성능 비교3 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. 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. Deepseek와 OpenAI 비교 분석과 AI 기술 최신 동향 AI 기술의 발전이 눈부신 가운데, Deepseek와 OpenAI의 성능 비교는 많은 관심을 받고 있습니다. 두 시스템의 특징을 깊이 이해하면 AI 활용도를 높일 수 있습니다. 목차 Deepseek의 혁신적인 기능과 성능 Deepseek의 반응 속도와 가성비 Deepseek의 한국어 이해도와 데이터 보안 Deepseek의 맞춤형 서비스 가능성 OpenAI의 기술적 우위와 특징 OpenAI 모델의 크기와 글로벌 활용도 다양한 .. 2025. 2. 6. 이전 1 다음 반응형
