반응형 자연어 처리6 RAG란? 최신 AI 기술 해부하기 RAG(retrieval-augmented generation)는 인공지능의 혁신적인 대화 모델입니다. 이를 통해 정보 검색과 응답 생성을 결합하여 더욱 신뢰성 높은 데이터 제공이 가능합니다. 목차 RAG의 정의와 작동 원리 RAG란 무엇인가? 정보 검색기와 생성 모델의 역할 RAG의 장점과 활용 분야 RAG의 활용 사례 고객 지원에서의 RAG 의료 상담에서의 RAG 교육 분야에서의 .. 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. open-rag: 오픈소스 LLM을 통한 추론 역량 강화 최근의 open-rag 프레임워크는 오픈소스 대규모 언어 모델의 추론 능력을 획기적으로 향상시키고 있습니다. 이 접근법은 다양한 자연어 처리 작업에서 더욱 정확하고 맥락에 맞는 결과를 제공합니다. 목차 open-rag 프레임워크의 구조 스파스 믹스처 오브 익스퍼트 모델 하이브리드 적응 검색 방법 효율적인 추론 처리 결론 오픈소스 LLM의 활용 LLM과 RAG의 통합 오픈소스 모델의 한.. 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. 이전 1 2 다음 반응형
