반응형 RAG24 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. rag 기술로 llm 한계 극복하기 인공지능과 자연어 처리의 날로 발전하는 시대에 rag 기술은 llm의 한계를 극복하는 강력한 솔루션으로 주목받고 있습니다. 본 글에서는 rag의 정의와 작동 원리, 그리고 문제 해결 능력을 상세히 탐구합니다. 목차 rag의 기본 개념과 필요성 rag 정의 및 작동 원리 llm과 rag의 관계 rag의 문제 해결 능력 rag의 발전 단계 naive rag의 프로세스 advanced rag의 특징 .. 2025. 2. 11. 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. 생성형 AI 시대의 RAG 전략과 활용 RAG 기술은 생성형 AI의 정확성을 높이고 환각 현상을 줄이는 중요한 전략입니다. 기업에 어떻게 도움을 줄 수 있는지 알아보세요. 목차 RAG 기술의 정의와 중요성 RAG란 무엇인가? 기술의 필요성과 중요성 환각 문제 해결 RAG 기술로 AI 혁신하기 RAG 전략 구상하기 AWS의 RAG 기술 적용 사례 기업용 AI 솔루션 사례 아마존 베드록.. 2025. 2. 11. 이전 1 2 3 4 5 6 다음 반응형
