검색증강생성(RAG) 기술 - 편집 역사

2024년 2월 19일 (월) 23:46에 Ryanyang님의 편집

2024-02-19T23:46:32Z

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	생성형 AI의 환각(hallucination)을 줄이는 다른 방법으로는 학습 토큰을 늘리는 '''롱 콘텍스트(long context)''' 방법도 있다. 즉, LLM이 이해할 수 있는 문맥을 더 길게 제공해서 답변의 정확도를 높이는 기술을 말한다.		생성형 AI의 환각(hallucination)을 줄이는 다른 방법으로는 학습 토큰을 늘리는 '''롱 콘텍스트(long context)''' 방법도 있다. 즉, LLM이 이해할 수 있는 문맥을 더 길게 제공해서 답변의 정확도를 높이는 기술을 말한다.



	[[파일:RAG 작동방식.jpg\|대체글=기사: https://byline.network/2024/02/240219_003\|프레임없음\|800x800픽셀]]		[[파일:RAG 작동방식.jpg\|대체글=기사: https://byline.network/2024/02/240219_003\|프레임없음\|800x800픽셀]]

2024년 2월 19일 (월) 23:45에 Ryanyang님의 편집

2024-02-19T23:45:28Z

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	생성형 AI의 환각(hallucination)을 줄이는 다른 방법으로는 학습 토큰을 늘리는 '''롱 콘텍스트(long context)''' 방법도 있다. 즉, LLM이 이해할 수 있는 문맥을 더 길게 제공해서 답변의 정확도를 높이는 기술을 말한다.		생성형 AI의 환각(hallucination)을 줄이는 다른 방법으로는 학습 토큰을 늘리는 '''롱 콘텍스트(long context)''' 방법도 있다. 즉, LLM이 이해할 수 있는 문맥을 더 길게 제공해서 답변의 정확도를 높이는 기술을 말한다.

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2024년 2월 19일 (월) 23:43에 103.159.161.129님의 편집

2024-02-19T23:43:53Z

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	'''검색증강생성(Retrieval Augumented Generation, RAG) 기술'''은 생성형(Generative) AI 기술에서 발생하는 환각(hallucination) 현상을 해결하기 위해 제안한 방법으로 <u>미리 학습된 LLM(대규모 언어 모델) 및 자체 데이터를 사용하여 응답을 생성하는 패턴</u>이다. 생성 AI가 잘못 답변할 수 있는 부분에서 미리 질문과 관련된 참고 자료를 구성해 미리 학습을 시켜서 더욱 정확하고 일관성 있는 결과를 생성할 수 있다.		'''검색증강생성(Retrieval Augumented Generation, RAG) 기술'''은 생성형(Generative) AI 기술에서 발생하는 환각(hallucination) 현상을 해결하기 위해 제안한 방법으로 <u>미리 학습된 LLM(대규모 언어 모델) 및 자체 데이터를 사용하여 응답을 생성하는 패턴</u>이다. 생성 AI가 잘못 답변할 수 있는 부분에서 미리 질문과 관련된 참고 자료를 구성해 미리 학습을 시켜서 더욱 정확하고 일관성 있는 결과를 생성할 수 있다.



	[[파일:Rag-ai.png\|프레임없음\|1300x1300픽셀]]		[[파일:Rag-ai.png\|프레임없음\|1300x1300픽셀]]



	이에 대한 상세한 설명은 Azure Machine Learning 문서에서 <u>LLM(대규모 언어 모델)에서 RAG 사용에 대한 기술 개요</u>, <u>Azure Machine Learning을 사용한 RAG(미리 보기)</u>를 참고하면 좋다. ([https://learn.microsoft.com/ko-kr/azure/machine-learning/concept-retrieval-augmented-generation?view=azureml-api-2#technical-overview-of-using-rag-on-large-language-models-llms 링크])		이에 대한 상세한 설명은 Azure Machine Learning 문서에서 <u>LLM(대규모 언어 모델)에서 RAG 사용에 대한 기술 개요</u>, <u>Azure Machine Learning을 사용한 RAG(미리 보기)</u>를 참고하면 좋다. ([https://learn.microsoft.com/ko-kr/azure/machine-learning/concept-retrieval-augmented-generation?view=azureml-api-2#technical-overview-of-using-rag-on-large-language-models-llms 링크])


	생성형 AI의 환각(hallucination)을 줄이는 다른 방법으로는 학습 토큰을 늘리는 '''롱 콘텍스트(long context)''' 방법도 있다. 즉, LLM이 이해할 수 있는 문맥을 더 길게 제공해서 답변의 정확도를 높이는 ~~기술을말한다~~.		생성형 AI의 환각(hallucination)을 줄이는 다른 방법으로는 학습 토큰을 늘리는 '''롱 콘텍스트(long context)''' 방법도 있다. 즉, LLM이 이해할 수 있는 문맥을 더 길게 제공해서 답변의 정확도를 높이는 기술을 말한다.






	[[분류:전문용어]]		[[분류:전문용어]]
	[[분류:인공지능]]		[[분류:인공지능]]

Ryanyang: 새 문서: '''검색증강생성(Retrieval Augumented Generation, RAG) 기술'''은 생성형(Generative) AI 기술에서 발생하는 환각(hallucination) 현상을 해결하기 위해 제안한 방법으로 미리 학습된 LLM(대규모 언어 모델) 및 자체 데이터를 사용하여 응답을 생성하는 패턴이다. 생성 AI가 잘못 답변할 수 있는 부분에서 미리 질문과 관련된 참고 자료를 구성해 미리 학습을 시켜서 더욱 정확하고...

2023-11-12T03:03:01Z

새 문서: '''검색증강생성(Retrieval Augumented Generation, RAG) 기술'''은 생성형(Generative) AI 기술에서 발생하는 환각(hallucination) 현상을 해결하기 위해 제안한 방법으로 미리 학습된 LLM(대규모 언어 모델) 및 자체 데이터를 사용하여 응답을 생성하는 패턴이다. 생성 AI가 잘못 답변할 수 있는 부분에서 미리 질문과 관련된 참고 자료를 구성해 미리 학습을 시켜서 더욱 정확하고...

새 문서

'''검색증강생성(Retrieval Augumented Generation, RAG) 기술'''은 생성형(Generative) AI 기술에서 발생하는 환각(hallucination) 현상을 해결하기 위해 제안한 방법으로 미리 학습된 LLM(대규모 언어 모델) 및 자체 데이터를 사용하여 응답을 생성하는 패턴이다. 생성 AI가 잘못 답변할 수 있는 부분에서 미리 질문과 관련된 참고 자료를 구성해 미리 학습을 시켜서 더욱 정확하고 일관성 있는 결과를 생성할 수 있다.

[[파일:Rag-ai.png|프레임없음|1300x1300픽셀]]

이에 대한 상세한 설명은 Azure Machine Learning 문서에서 LLM(대규모 언어 모델)에서 RAG 사용에 대한 기술 개요, Azure Machine Learning을 사용한 RAG(미리 보기)를 참고하면 좋다. ([https://learn.microsoft.com/ko-kr/azure/machine-learning/concept-retrieval-augmented-generation?view=azureml-api-2#technical-overview-of-using-rag-on-large-language-models-llms 링크])

생성형 AI의 환각(hallucination)을 줄이는 다른 방법으로는 학습 토큰을 늘리는 '''롱 콘텍스트(long context)''' 방법도 있다. 즉, LLM이 이해할 수 있는 문맥을 더 길게 제공해서 답변의 정확도를 높이는 기술을말한다.
[[분류:전문용어]]
[[분류:인공지능]]
[[분류:환각]]
[[분류:Hallucination]]
[[분류:RAG]]
[[분류:검색증강생성]]
[[분류:롱 콘텍스트]]
[[분류:Long context]]
[[분류:AI용어]]
[[분류:Artificial Intelligence]]
[[분류:생성현 인공지능]]
[[분류:Generative AI]]