llm RAG 임베딩 모델과 LLM의 모델이 달라도 동작하는 이유. 궁금하죠? RAG이란?RAG는 '검색 보강 생성'으로 번역되며, AI 모델이 질문에 답할 때 관련된 정보를 외부 데이터베이스나 문서에서 검색(Retrieval)하고, 이 정보를 바탕으로 답변을 생성(Generation)하는 방식을 의미합니다. 최근 GPT와 같은 대형언어모델(LLM)의 정확성을 높이기 위한 방법으로 많이 활용됩니다. '래그' 라고 발음 합니다. 기존 언어모델이 매번 데이터를 업데이트할 수 없기때문에 최신 정보를 벡터화해서 그 정보를 기반으로 AI의 답변을 보강하는 방식입니다.그런데, 생각해 보면, LLM도 임베딩을 하고, RAG를 위한 데이터도 임베딩을 해서, 같이 사용한다면, 같은 언어모델의 방식으로 임베딩이 되어야 할 것 같은데, 다른 언어모델로 임베딩을 해도 동작을 합니다. 왜!? 일까요??결.. 2025. 3. 18. 인공지능에서 말하는 RAG이란 무엇인가? RAG가 무엇일까요? AI의 새로운 지평을 여는 키워드! 세상은 끊임없이 변화하고, 기술의 발전은 그 변화의 가장 큰 원동력 중 하나입니다. 특히 인공지능(AI) 분야에서는 매일 같이 새로운 연구와 발전이 이루어지고 있는데요, 오늘은 그 중에서도 "RAG(Retrieval-Augmented Generation)"에 대해 알아보려고 합니다. RAG는 최근 AI 분야에서 주목받는 기술 중 하나로, 기존의 AI가 가진 한계를 넘어서려는 시도의 일환입니다. 그렇다면, RAG란 구체적으로 무엇일까요? RAG의 개념 RAG는 "검색 기반 생성"이라는 개념을 기반으로 합니다. 기존의 많은 AI 모델들은 주어진 데이터 내에서만 학습하고 답변을 생성하는데, RAG는 이보다 한 단계 더 나아가 인터넷이나 데이터베이스 등 .. 2024. 2. 23. 이전 1 다음 반응형
