Rag

2024년 9월 20일, Anthropic은 기존 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 시스템의 성능을 크게 향상할 수 있는 '맥락적 검색(Contextual Retrieval)'이라는 새로운 방법을 소개했습니다. Introducing Contextual RetrievalAnthropic is an AI safety and research company that's working to build reliable, interpretable, and steerable AI systems.www.anthropic.com이 기술은 특히 대규모 지식 베이스를 다룰 때 더욱 효과적으로, RAG 시스템의 검색 단계를 획기적으로 개선합니다.#1. 대규모 지식 베이스에서의 기존 RAG 시스템..

인공지능 기술의 발전으로 대규모 언어 모델(LLM) 이 놀라운 성능을 보여주고 있지만, 여전히 최신 정보 반영이나 특정 도메인 지식 활용에 한계가 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 기술이 바로 RAG(Retrieval-Augmented Generation)입니다.  RAG는 '검색 증강 생성'이라고 번역할 수 있으며, LLM의 광범위한 일반 지식과 외부 데이터베이스의 특정 정보를 결합하여 더 정확하고 맥락에 맞는 응답을 생성하는 AI 기술입니다. 이 기술은 최신 정보 반영, 특정 도메인 지식 보강, 환각(Hallucination) 문제 감소 등의 장점을 제공합니다.이 글에서는 RAG의 기본 원리를 이해하고 테스트해 볼 수 있는 간단한 RAG 프로그램을 만들어보겠습니다. 우리가 만들 프로그램은..

RAG는 Retrieval-Augmented Generation의 약자로, '검색 증강 생성'이라고 번역할 수 있습니다. 이는 대규모 언어 모델(LLM)의 성능을 외부 지식 소스와 결합하여 향상하는 AI 기술입니다. RAG는 LLM의 광범위한 일반 지식과 외부 데이터베이스의 특정하고 최신의 정보를 결합하여, 더 정확하고 맥락에 맞는 응답을 생성하는 것을 목표로 합니다.#1. RAG의 작동 원리RAG 시스템의 작동 과정은 크게 네 단계로 나눌 수 있습니다.질문 처리 (Query Processing)사용자의 질문이나 입력을 받아 분석합니다. 이 단계에서는 질문의 핵심 키워드를 추출하거나, 질문의 의도를 파악합니다.관련 정보 검색 (Information Retrieval)처리된 질문을 바탕으로 외부 지식 저장..