반응형 rag모델2 RAG 모델과 처리 속도: 딥러닝 한계와 기대 인공지능 기술이 발전함에 따라, 정보 검색과 응답 생성에 대한 기대치도 높아지고 있습니다. RAG(Retrieval-Augmented Generation) 모델은 이 두 기능을 결합하여 사용자 질의에 대한 보다 정확하고 세밀한 응답을 생성하기 위한 최첨단 기술입니다. 하지만 이러한 복잡성은 처리 속도에 영향을 미칠 수 있는데, 오늘은 RAG 모델의 처리 속도에 대한 이해와 현실적인 기대에 대해 논의해보겠습니다. 1. RAG 모델이란?RAG 모델은 딥러닝의 한 형태로, 기존의 대규모 언어 모델에 정보 검색 시스템을 통합한 것입니다. 이 모델의 목표는 사용자의 질문을 이해하고, 관련된 정보를 데이터베이스에서 검색한 다음, 이를 바탕으로 상세한 답변을 생성하는 것입니다.1.1 처리 속도에 영향을 미치는 요인들.. 2024. 5. 21. RAG를 통한 데이터 검색의 정확성: RAG 모델 단점, 문제점 인공지능의 급격한 발전은 우리에게 정보를 검색하고 이를 바탕으로 답변을 생성하는 스마트한 시스템, 즉 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 모델을 가져다주었습니다. 하지만 모든 혁신적인 기술이 그러하듯, RAG 모델도 완벽하지 않으며 때때로 부정확한 데이터를 검색하는 문제에 직면할 수 있습니다. 이번 글에서는 RAG 모델이 데이터 검색의 정확성에 있어 겪을 수 있는 문제점을 분석하고, 이 문제가 어떻게 발생할 수 있는지 구체적인 사례를 들어 설명합니다.1. RAG 모델의 데이터 검색 정확성RAG 모델은 거대한 데이터셋에서 관련 정보를 검색하여 사용자의 질문에 답변을 생성합니다. 그러나 이 모델이 때때로 부정확한 정보를 검색하게 되는 경우는 다음과 같은 요인들 때문입니다: 데이.. 2024. 5. 21. 이전 1 다음 반응형