레플리
글 수 283

RAG 아키텍처의 이해

조회 수 1330 추천 수 0 2023.07.23 16:24:40


https://www.facebook.com/aldente0630/posts/2579269092237469

 

 

 

RAG(Retrieval Augmented Generation)는 LLM이 외부 정보를 참조하여 대답을 생성하는 방법입니다. 이제 대해 자세히 설명한 글입니다. 단기적으로는 RAG가 당장 써먹을 수 있는 유용한 기술이 될 것이라 생각합니다.

 

엮인글 :
List of Articles
제목 글쓴이 날짜 조회 수sort
글자, 사진, 영상을 동시에 처리하는 딥마인드의 딥러닝 모델 - Flamingo file 깊은바다 2022-05-10 1428
GPT-4의 특징 정리 file 깊은바다 2023-03-15 1409
GPT-3보다 3배 더 큰 구글의 초거대모델, PaLM file 깊은바다 2022-04-07 1407
소설 쓰는 딥러닝 file 깊은바다 2018-08-31 1388
핑퐁의 리액션 모델 - Dialog-BERT 만들기 깊은바다 2020-01-28 1381
사전훈련 자연어처리 모델의 발전과정 - The Illustrated BERT, ELMo, and co. 깊은바다 2019-01-01 1379
GPT-3, InstructGPT, GPT-3.5, ChatGPT의 차이점 깊은바다 2023-04-05 1368
RNN seq2seq 간단한 대화모델 깊은바다 2018-10-23 1364
교육용 챗봇의 미래!? 구글 람다 (LaMDA) 깊은바다 2022-03-11 1361
구글의 대화기반 초거대모델 LaMDA, 논문 공개 file 깊은바다 2022-02-08 1359
ChatGPT의 가장 큰 특징인 in-context learning file 깊은바다 2023-02-21 1357
RAG 아키텍처의 이해 깊은바다 2023-07-23 1330
딥러닝 자연어처리 튜토리얼 - DLK2NLP [1] 깊은바다 2018-11-24 1220
LLM 챗봇의 특징 2가지 - RAG와 Function 깊은바다 2023-07-06 1203
Word2Vec 테스트 사이트 file 깊은바다 2019-01-13 1197