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Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Retrieval-Augmented Generation (RAG)

1. 왜 RAG를 사용하는가?LLM은 충분하지 않다  LLM (Large Language Model) 은 매우 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 텍스트 생성, 번역, 질의응답 등 다양한 자연어 처리 작업을 수행할 수 있는 모델이다. LLM은 다양한 분야의 애플리케이션에서 활용되고 있지만 Large 하다는 특징 때문에 모델에 내제된 지식들을 업데이트하는 것이 쉽지 않다. 이러한 특징으로 인해 파생된 문제들 중, RAG 가 해결하고자 하는 문제는 다음과 같다.  LLM의 문제점- Out of date (오래된 지식)- No knowledge - Hallucination (환각 문제)  # Out of date LLM은 파라미터가 최소 7M개가 넘는 아주 거대한 모델이기 때문에 새로운 정보들로 매번 학습시..

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  • · 2024. 9. 25.
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