반응형 llm19 open-rag와 LLMS의 진화: 추론 능력 강화 비결 open-rag 프레임워크는 오픈 소스 대형 언어 모델에 새로운 가능성을 제시합니다. 이 모델은 데이터 검색과 통합 능력을 극대화하여 현대 NLP 작업의 정확성을 높이고 있습니다. 목차 open-rag 프레임워크 개요 이론적 배경과 필요성 고난이도 쿼리에 대한 접근법 랭킹 및 필터링 기술 유용한 정보로의 접근을 돕는 버튼 리서치 결과 동향 조사 직접 실험한 접근 방법 활용 기술적 요소.. 2025. 2. 11. 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. 멀티모달 llm 기반의 no-code 멀티 에이전트 시스템 구현 전략 본 글에서는 멀티모달 LLM(대규모 언어 모델)을 활용한 No-Code 플랫폼을 통한 멀티 에이전트 시스템 구현의 중요성과 가능성을 살펴봅니다. 이를 통해 AI 기술의 민주화와 기업의 생산성 향상을 위한 실무적 접근법을 제시합니다. 목차 AI 도입의 장벽 해소를 위한 No-Code 플랫폼 No-Code 플랫폼의 필요성과 현황 기업의 AI 기술 접근성을 높이는 방법 노코드 플랫폼의 장점과 단점 멀티모달 LLM을 활용한 활용 사례 이미지 분석 및 코드 생성 .. 2025. 2. 10. 이전 1 2 3 4 5 다음 반응형
