반응형 AI기술6 챗봇 미래 탐구 ChatGPT 이후 어떤 변화가? AI 챗봇은 눈부신 발전을 겪고 있으나, 아직 몇 가지 한계가 존재합니다. 본 글에서는 차세대 AI 챗봇이 어떻게 발전할지를 소개합니다. 목차 현재 AI 챗봇의 한계 문맥 이해 부족 실시간 학습 미비 감성 인식 부족 차세대 AI 챗봇의 진화 실시간 학습과 개선 감성 AI의 발전 멀티모달 AI 활용 미래 산업에서의 AI 챗봇 .. 2025. 3. 15. 검색증강생성 기술을 통한 정보 검색의 혁신적 접근 방식 검색증강생성 (rag) 기술은 최신 인공지능을 활용한 정보 검색의 효율성을 높이고 있습니다. 이 혁신적인 기술은 사용자에게 더욱 정확하고 신뢰할 수 있는 정보를 제공하는 중요한 역할을 합니다. 목차 검색증강생성 기술의 효과와 중요성 RAG의 기본 개념과 역할 비정형 데이터의 활용 필요성 대규모 언어 모델의 기여 rag의 작동 방식 및 구성 요소 검색기와 생성기의 기능 설명 정보 압축의 중요성 .. 2025. 2. 11. 생성형 AI와 RAG, RIG로 할루시네이션 문제 해결 디지털 시대의 인공지능(AI)은 많은 산업에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 특히, RAG와 RIG 기술을 통해 생성형 AI의 할루시네이션 문제를 감소시키는 방법에 대해 알아보겠습니다. 목차 생성형 AI의 기본 개념 및 할루시네이션 생성형 AI의 성능과 문제점 할루시네이션이란 무엇인가? AI에서 발생하는 오류의 원인 RAG와 RIG 기술의 도입 배경 RAG 개념과 작동 방식 RIG 개념 및 차별점 .. 2025. 2. 7. 검색증강생성(RAG) 기술의 효과와 응용방법 검색증강생성(RAG)은 대규모 언어 모델을 활용하여 검색의 정확성과 답변의 신뢰성을 높이는 기술입니다. 이 기술의 발전은 다양한 분야에서 정보를 제시하는 방식을 혁신할 것으로 기대됩니다. 목차 검색증강생성(RAG) 기술 개요와 중요성 RAG의 기본 개념 이해하기 대규모 언어 모델의 역할 비정형 데이터 활용의 필요성 RAG의 작동 방식과 구성 요소 검색기와 생성기의 기능 검색 과정에서의 데이터 압축 .. 2025. 2. 7. 이전 1 2 다음 반응형
