반응형 llm19 open-rag: 오픈소스 LLM을 통한 추론 역량 강화 최근의 open-rag 프레임워크는 오픈소스 대규모 언어 모델의 추론 능력을 획기적으로 향상시키고 있습니다. 이 접근법은 다양한 자연어 처리 작업에서 더욱 정확하고 맥락에 맞는 결과를 제공합니다. 목차 open-rag 프레임워크의 구조 스파스 믹스처 오브 익스퍼트 모델 하이브리드 적응 검색 방법 효율적인 추론 처리 결론 오픈소스 LLM의 활용 LLM과 RAG의 통합 오픈소스 모델의 한.. 2025. 2. 9. RAG 기술이 LLM의 한계를 극복하는 방법 RAG(검색 증강 생성) 기술은 LLM의 응답 정확성을 개선하는 혁신적인 접근으로, AI의 정보 검색 및 생성에서 중요한 역할을 합니다. 이 글에서는 RAG의 기본 개념과 응용 방법을 살펴보겠습니다. 목차 RAG의 기본 개념과 필요성 RAG 정의 및 작동 원리 LLM과 RAG의 관계 RAG의 문제 해결 능력 RAG의 발전 단계: Naive, Advanced, Modular Naive RAG의 프로세스 Advanced RAG의.. 2025. 2. 9. 노코드 플랫폼을 활용한 멀티모달 LLM 기반 멀티 에이전트 시스템 구현 방법 AI 기술 도입의 장벽을 낮추어 비전문가도 손쉽게 활용할 수 있는 멀티모달 LLM 기반 멀티 에이전트 시스템의 필요성을 살펴봅니다. 이를 통해 기업의 업무 효율성을 높이고 다양성을 확보할 수 있는 솔루션을 제안합니다. 목차 멀티모달 LLM과 노코드 플랫폼의 융합 AI 기술 민주화를 위한 도전과 기회 노코드 플랫폼: 접근성과 생산성 향상 대규모 언어 모델의 실제 적용 사례 멀티 에이전트 시스템 설계와 구현 고급 RAG 검색 시스템 설명 .. 2025. 2. 7. 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. 이전 1 2 3 4 5 다음 반응형
