컨텐츠

RAG 개요

• Retrieval-Augmented Generation(RAG) 기술 설명
• 대규모 언어 모델(LLM) 성능 향상 목표

RAG가 LLM을 향상시키는 방법

• 기존 LLM의 한계 극복
• 질문에 대한 실시간 정보 검색 필요성 강조
• 검색된 정보를 바탕으로 답변 생성

RAG의 장점

• 정확성 향상: 최신 정보 기반 답변 생성
• 신뢰성 증대: 외부 출처에서 정보 검증
• 유연성 강화: 동적 정보 검색 및 활용

RAG의 예시

• 질문 예시 제공: "태양계에서 가장 많은 위성을 가진 행성은?"
• 최신 데이터 검색을 통한 정확한 답변 제공

결론

• RAG로 정보의 정확성과 신뢰성 향상
• AI 모델의 답변 품질 개선 가능성
• 다양한 응용 분야에서 가치 창출 가능성