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RAG1

LLM의 모든 것 1 [RAG-Retrieval Augmented Generation] 1. RAG - Retrieval Augmented Generation : 검색 증강 생성 : 새로운 지식에 관한 텍스트 데이터 소스를 Embedding해서 Vector stores에 저장하고, 프롬프트 구성을 진행할 때 외부 데이터 소스로부터 가져온 텍스트 데이터를 함께 이용해서 프롬프트를 구성한 뒤 LLM으로부터 답변을 얻어낸다. 사용자 질문 질문 임베딩 및 내 데이터도 임베딩 진행 이후, 벡터 DB(저장소)에 임베딩된 데이터를 저장 질문을 이용해 저장해놓은 DB 저장소에서 검색 지시 프롬프트 구성 + 질문(query 재생성) + 검색 결과 n개 > 언어모델 GPT에게 제공 언어 모델이 답변 생성 답변 출력 2-2) 임베딩 모델 : AI가 사람의 언어를 이해하기 위한 방법으로 숫자로 변환 해주는 AI.. 2024. 3. 5.

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