반응형 하이브리드 검색2 오픈소스 LLM에서 RAG 추론 능력 향상을 위한 Open-RAG 프레임워크 Open-RAG 프레임워크는 오픈소스 대규모 언어 모델의 RAG 추론 능력을 획기적으로 강화합니다. 복잡한 쿼리 처리에 최적화된 이 모델은 자연어 처리의 새로운 가능성을 제시합니다. 목차 Open-RAG의 혁신적 접근 RAG 모델의 한계와 Open-RAG의 해결책 스파스 믹스처 오브 익스퍼트(Model) 변환 복잡한 쿼리 처리의 동적 전문가 선택 하이브리드 적응 검색 방법 모델 신뢰도 기반의 검색 필요성 판단 성능과 속도 간.. 2025. 2. 11. 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. 이전 1 다음 반응형
