Rag가 어떠한 것인지 알수있을까요?
안녕하세요? Rag (retrieval augmented generation)은 어떠한 것인지 의미를 알고 싶습니디
안녕하세요. 전기기사 취득 후 현업에서 일하고 있는 4년차 전기 엔지니어 입니다.
RAG는 Retrieval-Augmented Generation의 약자로, 텍스트 생성 모델이 정보를 보다 정확하게 제공하기 위해 외부 데이터를 검색해 활용하는 방식을 말합니다. 일반적인 텍스트 생성 모델은 입력된 정보만으로 답변을 도출하지만, RAG는 외부 데이터베이스에서 관련 정보를 검색해 이를 텍스트 생성 과정에 반영합니다. 이는 신뢰성과 데이터의 최신성을 높이는 데 기여합니다. RAG는 최근 자연어 처리(NLP) 분야에서 정보 검색과 텍스트 생성을 결합해 더욱 정교한 답변을 생성하는 데 사용됩니다.
안녕하세요. 전기전자 분야 전문가입니다.
RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 자연어 처리 분야에서 사용되는 기법으로, 정보를 생성하기 전에 외부 지식 베이스에서 관련 정보를 검색하여 이를 활용하는 방법입니다. 이 접근 방식은 대형 언어 모델이 기존의 학습된 정보만을 사용하는 대신 실시간 데이터를 검색하고, 이를 기반으로 더욱 정확하고 풍부한 답변을 생성할 수 있도록 합니다. 이렇게 하면 보다 정확한 정보 제공에 유리하며, 최신 뉴스를 통한 응답에도 효과적입니다.
좋은 하루 보내시고 저의 답변이 도움이 되셨길 바랍니다 :)
안녕하세요. 박성호 전문가입니다.
정보 검색과 생성 모델을 결합한 기술입니다. 검색과 생성을 동시에 진행하여 답변을 만드는 기술이라 합니다.
안녕하세요. 강세훈 전문가입니다.
Rag( retrieval augmented generation )은 보다 나은 답변을 해주는 기술이라고 생각하시면 됩니다.
챗GPT와 같은 원리라고 보시면 되는데, 요새는 더욱더 기술력이 좋아져서, 어느 논문이나 무엇을 찾는것보다
Rag기술이 더 유용하고 효과적이기도 하다고 합니다.
감사합니다.
안녕하세요. 김종덕 전문가입니다.
RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 대규모 언어 모델(LLM)의 성능을 향상시키기 위해 외부 데이터베이스나 문서에서 정보를 검색하여 이를 생성 과정에 통합하는 기술입니다.
안녕하세요. 설효훈 전문가입니다. Rag (retrieval augmented generation)는 우리나라 말로 검색증강현실로 자연어 처리를 하는 기술입니다. 기존에 사용되는 LLM은 Large Language Model의 단점을 개선하기 위해서 만들어진 기술입니다. 기존에 사용되는 LLM은 한정된 데이터로 인해서 편향성이 있으며 잘못된 정보나 허위 정보를 정확히 확인이 어렵고 장문의 글을 이해 못하는 등의 문제가 있었습니다. 하지만 Rag는 기본데이터와 외부 지식을 연결하여서 주어진 질문에 검색된 정보를 결합하여서 증거 기반의 데이터를 생성하고 또한 외부 지식을 이용해서 장문의 글도 이해하고 답변할수 있습니다.
안녕하세요. 서인엽 전문가입니다.
각 상황에 따라 "rag"의 의미가 달라질 수 있는데요.
일상적인 의미는 낡거나 오래된 천조각을 의미하며, 사회적 맥락에서는 저급하거나 품질이 낮은 신문잡지를 지칭할때사용됩니다
안녕하세요. 김재훈 전문가입니다.
RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 인공지능 언어 모델에서 정보 검색(retrieval)과 텍스트 생성(generation) 두 가지 기능을 결합한 접근 방식입니다. 이 모델은 먼저 외부 지식 소스에서 관련 정보를 검색하고 그 정보를 바탕으로 최종 답변이나 텍스트를 생성합니다. 이를 통해 RAG는 기본 언어 모델이 미리 학습하지 않은 새로운 정보에 대해서도 더 정확하고 신뢰성 있는 답변을 생성할 수 있습니다. 예를 들어 특정 주제에 대한 질문이 들어오면 RAG 모델은 관련 문서를 검색한 후 그 내용을 참고하여 답변을 생성합니다. 이 방식은 특히 복잡한 질문이나 최신 정보에 대한 응답을 생성할 때 유용합니다.
안녕하세요. 하성헌 전문가입니다.
검색에 따른 자동응답이라고 보시면 됩니다. 어떤 질문에 검색을 하면 거기에 답변이 자동으로 달린다고 보시면 됩니다. 하지만, 이러한 응답이 내부 학습된 내용을 바탕으로 하는 것이 아닌, 외부의 각종 정보를 토대로 답을 작성합니다.