반응형 RAG24 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. 생성형 AI 시대의 RAG 기술 이해하기 RAG(검색 증강 생성) 기술은 생성형 AI의 한계를 극복하며 혁신적으로 발전하고 있습니다. 이를 통해 기업들은 더 정확하고 신뢰할 수 있는 정보 제공이 가능합니다. 목차 RAG 기술의 정의와 필요성 RAG란 무엇인가? 환각 문제 해결과 기술의 중요성 정확성과 최신성을 확보하는 방법 RAG 전략 수립 방법 효과적인 RAG 전략 구상하기 사용자 요구에 맞춘 데이터 소스 선정 업계 특화된.. 2025. 2. 12. 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 탐구 대규모 언어 모델의 한계를 극복하기 위해 등장한 RAG 기술은 외부 지식 통합을 통해 모델 성능을 향상시킵니다. 이번 글에서는 최신 RAG 발전과 그 핵심 요소를 살펴봅니다. 목차 RAG 기술의 진화 과정 및 구조 Naive RAG의 기본 개념과 한계 Advanced RAG의 개선 방식 모듈형 RAG의 유연한 아키텍처 RAG의 검색 및 임베딩 기법 효율적인 검색 소스 선택 🗂️ 임베딩 모델의 역할 및 최적화 🔍 .. 2025. 2. 12. 이전 1 2 3 4 ··· 6 다음 반응형
