검색 증강 생성 RAG 9가지 유형
검색 증강 생성(RAG) 개요 - 검색 증강 생성(RAG)는 외부 검색을 통해 대형언어모델(LLM)의 정확도를 높여주는 기술이다. - 기업의 LLM 도입이 증가함에 따라 RAG는 필수 기술로 자리 잡고 있다. - RAG는 AI의 주류를 이루는 기술로, 앞으로도 계속해서 중요성을 가질 것이다. - 마크테크포스트는 RAG 기술의 정교화와 세분화에 대해 소개하고 있다. RAG의 발전과 중요성 - 최근 RAG를 넘어서는 효과적인 지식 검색 시도가 이어지고 있다. - 그럼에도 불구하고 RAG는 여전히 AI의 중심 기술로 남을 것이라는 점이 강조된다. - RAG의 발전은 기업의 AI 활용도를 높이는 데 기여하고 있다. - 기술의 진화는 AI의 다양한 응용 분야에서 중요한 역할을 한다. 표준 RAG의 구조 - 표준 RAG 프레임워크는 RAG의 기본 모델로, 2단계 프로세스에 의존한다. 1. 모델은 대규모 외부 데이터에서 관련 정보를 검색한다. 2. 검색된 정보를 바탕으로 언어 모델을 사용해 응답을 생성한다. - 검색된 문서는 입력 쿼리에 대한 추가 컨텍스트 역할을 하여 정확하고 유익한 답변을 생성하는 데 기여한다. - 표준 RAG는 정확하고 사실적인 정보가 필요한 경우에 특히 유용하다. - AI 모델은 정보를 일관된 출력으로 합성하는 기능을 수행한다. 수정 RAG의 기능 - 수정 RAG 모델은 표준 RAG를 기반으로 하며, 생성된 응답의 오류나 불일치를 수정하는 계층을 추가한다. - 이 모델은 다음과 같은 기능을 포함한다: 1. 검색 및 생성 단계 후 수정 메커니즘을 통해 출력의 정확성을 확인한다. 2. 검색된 문서의 추가 참조나 모델의 미세 조정이 이루어진다. 3. 모델이 출력을 자체 평가하는 피드백 루프를 구현한다. - 수정 RAG는 의료, 법률, 과학 등 고도의 정확성이 필요한 분야에서 유용하다. - 이 모델은 신뢰할 수 있는 출처와 출력을 일치시켜 모델 응답에 대한 신뢰를 강화한다. 추측 RAG...