반응형 #rag #retrievalaugmentedgeneration #gpt4all #llama3 #clovastudio #vertexaisearch #ai기술 #자연어처리 #llm #검색증강생성1 일반 사용자들을 위한 RAG 사용법: AI 성능을 극대화하는 방법 AI 기술이 발전함에 따라, 대규모 언어 모델(LLM)의 성능을 최적화하기 위한 다양한 방법이 등장하고 있습니다. 그 중 하나가 바로 RAG(Retrieval-Augmented Generation)입니다. RAG는 LLM이 응답을 생성하기 전에 외부 지식 베이스에서 관련 정보를 검색하여 활용하는 기술로, 모델의 정확성과 신뢰성을 크게 향상시킬 수 있습니다. RAG의 주요 목적은 LLM의 한계를 보완하고 최신 정보를 반영하는 것입니다. LLM은 방대한 데이터로 훈련되지만, 학습 데이터가 고정되어 있어 최신 정보나 특정 도메인에 대한 지식이 부족할 수 있습니다. RAG는 이러한 문제를 해결하기 위해 고안되었습니다. GPT4All 및 Llama3GPT4All은 일반 사용자들이 로컬에서 대규모 언어 모델(.. 2024. 7. 20. 이전 1 다음 반응형
