반응형 정보 검색2 AI의 지식 확장 : 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG)의 모든 것 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG)은 AI 모델이 외부 지식 소스를 활용하여 더 정확하고 최신의 정보를 제공할 수 있게 하는 기술입니다. 이 글에서는 RAG의 개념, 작동 원리, 장점, 그리고 실제 응용 사례에 대해 자세히 알아봅니다. 안녕하세요, 일잘냥입니다! 오늘은 AI의 지식을 무한대로 확장시키는 '검색 증강 생성(RAG)' 기술에 대해 알아볼게요. AI가 어떻게 '구글링'을 하며 더 똑똑해지는지, 함께 살펴볼까요?검색 증강 생성(RAG)이란?RAG는 AI 모델이 질문에 답하거나 텍스트를 생성할 때, 외부 데이터베이스나 지식 저장소를 검색하여 관련 정보를 활용하는 기술입니다.주요 특징실시간 정보 활용: 최신 데이터를 모델의 응답에 반영지식 확장: 모델의.. 2024. 10. 4. AI의 언어 이해력 : 임베딩(Embedding)의 마법 임베딩(Embedding)은 복잡한 데이터를 컴퓨터가 이해하기 쉬운 형태로 변환하는 AI 기술입니다. 이 글에서는 임베딩의 개념, 작동 원리, 응용 분야, 그리고 일상생활에 미치는 영향에 대해 자세히 알아봅니다. 안녕하세요, 일잘냥입니다! 오늘은 AI가 어떻게 언어를 이해하고 처리하는지를 가능케 하는 핵심 기술인 '임베딩'에 대해 알아볼게요. 단어나 문장을 숫자로 표현한다고? 궁금하지 않나요? 함께 임베딩의 세계로 빠져볼까요?임베딩이란?임베딩은 텍스트, 이미지, 음성 등의 복잡한 데이터를 벡터(숫자의 배열)로 변환하는 과정입니다.주요 특징차원 축소: 고차원의 데이터를 저차원의 벡터로 변환의미 보존: 원본 데이터의 의미와 관계를 유지연산 가능: 벡터 간 수학적 연산 가능 (유사도 계산 등)임베딩의 작동 원.. 2024. 10. 4. 이전 1 다음 반응형
