반응형 AI 연구2 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. ChatQA 2의 혁신: 긴 컨텍스트와 RAG 통합의 새 패러다임 ChatQA 2는 긴 컨텍스트 처리와 RAG 기술을 결합하여 오픈소스 모델의 성능을 한 단계 끌어올렸습니다. 대형 언어 모델에서의 혁신적인 접근 방식이 주목받고 있습니다. 목차 ChatQA 2의 성능 향상 요소 긴 컨텍스트에 대한 새로운 접근법 RAG 기술 통합의 효과 128k 컨텍스트 창의 장점 RAG와 긴 컨텍스트의 상호작용 RAG를 통한 효율적인 정보 처리 문맥 인식의 정확성 향상 .. 2025. 2. 12. 이전 1 다음 반응형
