반응형 RAG24 대규모 언어 모델의 RAG 이해와 발전 방향 대규모 언어 모델(LLMs)의 신뢰성과 정확성을 높이기 위해, 리트리벌-어그멘티드 제너레이션(RAG) 기술이 주목받고 있습니다. 이 글에서는 RAG의 발전과 그 중요성을 살펴보겠습니다. 목차 리트리벌-어그멘티드 제너레이션의 기본 개념 RAG의 작동 원리 전통적인 LLM의 한계 RAG의 구조와 핵심 요소 RAG의 발전 단계와 기술적 진화 Naive RAG에서 Advanced RAG로 Modular RAG의 통합 전략 .. 2025. 2. 7. 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. 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. 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 3 4 5 6 다음 반응형
