RAG의 의미와 증강검색 생성의 개념에 대해 알아봅시다.
RAG의 의미와 증강검색 생성의 개념을 이해한다.
RAG는 인공지능(AI) 분야의 Retrieval-Augmented Generation을 의미합니다. 대형 언어 모델(LLM)이는 ChatGPT와 같은 생성 AI가 헛소리를 하는 것을 방지하고, 기존에 축적된 데이터 외에 학술 논문, 언론 기사 등 신뢰성이 높은 외부 데이터를 활용해 보다 정확하고 정교한 답변을 제공할 수 있도록 하는 기술을 말한다. .Chat GPT와 같은 생성적 AI는 엄청난 양의 텍스트 데이터와 코드 데이터를 통해 학습한 인간의 뇌 구조를 모방해 만든 인공 신경망 모델인 LLM(대형 언어 모델)을 기반으로 인간의 질문에 답합니다. 이 질문에 답하기 위해 자동 완성 기능 등 모델(함수), 확률 계산, 알고리즘(경우의 수) 형태로 입력과 출력을 제공합니다. 딥러닝를 통해 정확도를 높여도 가끔 말도 안 되는 내용을 볼 수 있다. 이 문제를 해결하기 위해 RAG는 학술 논문, 언론 기사 등 정확도가 높은 데이터를 활용해 인공지능 넌센스를 제거한다. RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 세 가지 작업 단계로 구성됩니다. RAG의 3단계 작업은 정확도가 높은 데이터에서 정보를 검색하고, 정보를 정리 및 분석하여 정확한 답변을 생성하는 것입니다. RAG를 사용하면 사용자에게 매우 정확하고 정교한 답변과 정보를 제공할 수 있습니다.
RAG의 의미와 증강검색 생성의 개념에 대한 설명
RAG는 인공지능(AI) 분야의 Retrieval-Augmented Generation을 의미합니다. 챗GPT(GPT채팅)인간의 질문에 답하는 과정에서 가끔 말도 안 되는 말을 하는 등 생성적 AI를 잡아내는 기술을 말한다. RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 검색 증강 세대(Search Augmented Generation)라고 합니다. RAG(Search Augmented Generation)는 LLM(Large Language Model)을 기반으로 생성 AI가 학습한 데이터와 별도로 신뢰할 수 있는 외부 데이터를 참조해 인공지능 답변의 정확도를 높이는 기술이다. RAG는 인공지능이 정확한 출처와 함께 신뢰할 수 있는 답변을 제공할 수 있도록 학술 논문, 언론 기사 등 신뢰성이 높은 외부 데이터를 동시에 활용하여 인공지능이 말도 안되는 소리를 하는 것을 방지합니다. 궁극적으로 RAG는 생성 AI 모델 답변의 정확성과 신뢰성을 높일 수 있는 기술이다. RAG는 LLM과 정보 검색 시스템을 결합하여 작동합니다. LLM은 사용자의 질문에 답변할 때 정확한 정보를 참조하기 위해 외부 데이터베이스(DB)를 검색하고 활용하므로 보다 정교하고 정확한 답변을 제공할 수 있습니다. RAG는 세 가지 작동 단계로 구성됩니다. RAG의 3단계 운영은 정보 검색, 정보 구성 및 분석, 답변 생성의 세 단계로 구성됩니다.[RAG의 3단계 작동 방식]
RAG(Retrieval Augmented Generation)는 LLM(Large Language Model)의 단점을 보완한 기술입니다. RAG와 LLM의 관계는 법원에서 판사와 조사관의 역할에 비유될 수 있습니다. RAG는 판사와 같고 LLM은 수사관과 같습니다. 법정에서 판사는 법에 대한 일반적인 지식과 이해를 바탕으로 사건을 심리하고 판결을 내립니다. 특별한 전문 지식이 필요한 경우에는 판사가 조사관이 찾아낸 판례나 구체적인 사건을 참고해 듣고 판결을 내린다. RAG 및 LLM의 관계에서도 마찬가지입니다. LLM은 판사와 마찬가지로 일반적인 데이터 학습을 통해 다양한 질문에 답변할 수 있지만, 보다 정확한 답변을 제공하기 위해 조사관 역할을 하는 RAG의 도움을 받아 정확한 출처가 포함된 신뢰할 수 있는 정보를 참고합니다. 헛소리 없이 정확한 답변을 해주세요. RAG(Retrieval Augmented Generation)는 LLM(Large Language Model) 기반의 딥러닝을 통해 자체 학습 데이터와는 별도로 학술 논문, 언론 기사 등 신뢰성이 높은 외부 데이터를 활용하는 생성형 AI입니다. Chat GPT 등 생성 AI에서 넌센스를 제거하고, 데이터를 참고해 답변에 활용해 답변의 정확도를 높일 수 있는 기술이다. GPT와 채팅하려면 “스페인의 수도는 어디인가요?” 이렇게 질문하면 실제 수도인 ‘마드리드’가 아니라 ‘바르셀로나’가 오답이 될 수도 있다. 이 Chat GPT 넌센스는 RAG를 통해 제거될 수 있습니다. 제너레이티브 AI는 사용자의 질문을 정확하게 이해하지 못하거나, 학습된 데이터로 정확한 답변을 제공할 수 없는 경우, 확률적으로 참인 것처럼 보이는 그럴듯한 답변을 제공하는 특성이 있습니다. 이런 현상은 인공지능의 신뢰성을 떨어뜨리고, 의료, 금융, 자율주행 등 중요한 분야에서 발생하면 위험할 수 있다. 우리는 RAG 기술을 통해 이러한 문제를 해결하고 있습니다. RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 외부 정보 소스에서 가져온 데이터를 높은 정확성과 신뢰성으로 생성 AI 모델의 정확성과 신뢰성을 향상시키는 기술입니다. RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 LLM(Large Language Model)의 단점을 보완할 수 있는 기술입니다. LLM은 엄청난 양의 매개변수를 갖는 함수들로 구성된 인공신경망 구조로, 자동완성 방식을 사용해 사람들이 사용하는 단어를 일치시켜준다. 이는 다음을 사용하여 문장을 구성함으로써 작동합니다. 이 구조에 RAG를 추가하면 현재, 특정 또는 전문 주제에 대한 심층적인 답변을 제공할 수 있습니다. RAG는 구성이 비교적 쉽습니다. RAG는 단 5줄의 코드만으로 프로세스를 구성할 수 있는 것으로 알려져 있다. 그리고 RAG에는 별도의 데이터 센터가 필요하지 않습니다. RAG는 2020년 패트릭 루이스(Patrick Lewis) 박사가 발표한 연구 논문에서 처음 사용된 개념입니다. RAG가 작동하는 방식은 사용자가 ChatGPT와 같은 생성 AI에 질문하는 것입니다. 그러면 LLM 기반 AI 모델은 이를 기계가 인식할 수 있도록 임베딩(embedding)과 벡터(Vector)라는 수치형식으로 변환하는 과정을 거친다. 임베딩 모델은 숫자 값을 지식 베이스의 인덱스에 있는 벡터와 비교합니다. 일치하는 항목이 발견되면 데이터가 검색되어 사람이 읽을 수 있는 자연어로 변환된 후 LLM으로 전송됩니다. LLM은 검색된 데이터를 질문에 대한 자체 응답과 결합하여 사용자에게 최종 답변을 제공합니다. RAG는 외부 데이터 소스를 활용해 정보를 검색함으로써 자연어 처리(NLP) 분야의 새로운 지평을 여는 기술이며, 이를 기반으로 생성 AI의 LLM 모델은 사용자의 질문에 보다 정확한 답변을 제공할 수 있다. 질문. 나는 할 수 있다.