반응형 RAG24 No-Code 플랫폼 활용한 멀티모달 LLM 기반 멀티 에이전트 시스템의 구현 본 연구에서는 no-code 플랫폼을 통해 기업에서 쉽게 AI 시스템을 도입할 수 있는 방안을 제시합니다. 멀티모달 LLM 기반의 멀티 에이전트 시스템이 기술적 장벽을 어떻게 극복하는지 알아봅니다. 목차 멀티모달 LLM의 이해와 중요성 멀티모달 LLM의 정의 AI 기술의 발전과 기업 적용 no-code 플랫폼의 필요성 No-Code 플랫폼을 이용한 멀티 에이전트 시스템 구현 Flowise 플랫폼의 기능 분석 이미지 분석 및 .. 2025. 2. 7. 오픈소스를 활용한 RAG 모델 open-rag의 효과적 추론 향상 open-rag는 오픈소스 대규모 언어 모델을 통한 혁신적인 검색 증강 추론 기술로, 자연어 처리 분야에서의 정확도를 높여주는 방법론입니다. 이 프레임워크는 복잡한 추론 작업을 훨씬 더 효과적으로 수행할 수 있게 합니다. 목차 open-rag의 구조와 작동 원리 오픈소스 LLM과 RAG 통합 효율적인 스파스 믹스처 오브 익스퍼트 복잡한 쿼리 처리 방법 Performance 향상을 위한 하이브리드 검색 방법론 검색 필요성 평가 기준 .. 2025. 2. 7. RAG 기술의 개념과 활용 방법 RAG는 LLM의 응답 정확성을 높이는 혁신적인 기술입니다. 이 포스트에서는 RAG의 기본 개념부터 주요 유형을 살펴보겠습니다. 목차 RAG의 기본 개념 RAG 정의와 필요성 LLM과 RAG의 관계 RAG의 문제 해결 능력 RAG의 발전 단계 Naive RAG의 프로세스 Advanced RAG의 특징 Modular RAG의 혁신적 접근 RAG의.. 2025. 2. 7. RAG 시스템 성능 비교: 검색 정확도와 응답 유사성 최적화 retrieval-augmented generation (rag) 기술의 성능 개선 및 비교가 필수적입니다. 본 연구는 다양한 기술 조합의 검색 정확도와 답변 유사성을 심층적으로 분석해 기초 데이터를 제공합니다. 목차 핵심 RAG 기술 분석 sentence-window retrieval의 장점과 약점 hyde와 llm rerank의 성능 통합 multi-query의 한계와 가능성 검색 정확도 평가 및 결과 검색 정확도의 통계적 검증 .. 2025. 1. 26. 이전 1 ··· 3 4 5 6 다음 반응형
