이 기사는 검색 및 생성 기능을 병합하여 응답 정확도를 높이는 최첨단 AI 기술 인 RAG (Retrieval-Augmented Generation)를 탐색합니다. Rag는 응답을 생성하기 전에 지식 기반에서 관련 정보를 먼저 검색하여 신뢰할 수 있고 상황에 맞는 답변을 제공하는 AI의 능력을 향상시킵니다. 이 논의는 효율적인 데이터 검색을위한 벡터 데이터베이스 사용, 유사성 일치에 대한 거리 측정 항목의 중요성 및 RAG가 환각 및 구성과 같은 일반적인 AI 함정을 완화하는 방법을 포함하여 RAG 워크 플로에 자세히 설명합니다. RAG 설정 및 구현을위한 실질적인 단계도 제공되므로 AI 기반 지식 검색을 향상시키기위한 모든 사람에게 포괄적 인 안내서가됩니다.
*이 기사는 *** Data Science Blogathon의 일부입니다.
RAG는 응답을 생성하기 전에 관련 정보를 검색하여 답변 정확도를 향상시키는 AI 방법입니다. 교육 데이터에만 의존하는 기존 AI와 달리 RAG는 최신 또는 특정 정보에 대한 데이터베이스 또는 지식 소스를 검색합니다. 그런 다음이 정보는보다 정확하고 신뢰할 수있는 답변의 생성을 알려줍니다. RAG 접근법은 검색 및 생성 모델을 결합하여 특히 NLP 작업에서 생성 된 컨텐츠의 품질과 정확성을 향상시킵니다.
추가 읽기 : 지식 집약적 NLP 작업을위한 검색 세대
Rag Workflow는 검색과 생성의 두 가지 주요 단계로 구성됩니다. 단계별 프로세스는 다음과 같습니다.
"Quantum Computing의 최신 발전은 무엇입니까?"와 같은 사용자 쿼리. 프롬프트 역할을합니다.
이 단계에는 세 단계가 포함됩니다.
이 단계는 또한 세 가지 단계를 포함합니다.
이 시스템은 순수한 생성 모델이 생성 할 수있는 것보다 우수한 사실적으로 정확하고 최신 응답을 반환합니다.
헝겊이 있거나없는 AI를 비교하면 헝겊의 변형력이 강조됩니다. 전통적인 모델은 미리 훈련 된 데이터에만 의존하는 반면, Rag는 실시간 정보 검색으로 응답을 향상시켜 정적 및 동적 인 출력 간의 간격을 연결합니다.
| 헝겊으로 | 걸레없이 |
|---|---|
| 외부 소스에서 현재 정보를 검색합니다. | 미리 훈련 된 (잠재적으로 구식) 지식에만 의존합니다. |
| 특정 솔루션 (예 : 패치 버전, 구성 변경)을 제공합니다. | 실행 가능한 세부 사항이없는 모호하고 일반화 된 응답을 생성합니다. |
| 실제 문서의 응답을 접지하여 환각 위험을 최소화합니다. | 환각 또는 부정확의 위험, 특히 최근 정보의 경우. |
| 최신 공급 업체 자문 또는 보안 패치가 포함되어 있습니다. | 최근의 권고 나 업데이트를 알지 못할 수 있습니다. |
| 내부 (조직 별) 및 외부 (공개 데이터베이스) 정보를 결합합니다. | 신규 또는 조직 별 정보를 검색 할 수 없습니다. |
벡터 데이터베이스는 시맨틱 유사성을 기반으로 RAG의 효율적이고 정확한 문서 또는 데이터 검색에 중요합니다. 정확한 용어 일치에 의존하는 키워드 기반 검색과 달리 벡터 데이터베이스는 고차원 공간에서 벡터로 텍스트를 나타내며 유사한 의미를 모으십시오. 이것은 헝겊 시스템에 매우 적합합니다. 벡터 데이터베이스는 벡터화 된 문서를 저장하여 AI 모델에 대한보다 정확한 정보 검색을 가능하게합니다.
(나머지 섹션은 원래 정보 및 이미지 배치를 유지하는 유사한 패턴의 재구성 및 구조 조정 패턴을 따릅니다.)
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