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https://blog.deeplink.kr/?p=3478 [Python 예제 코드] Retrieval-Augmented Generation(RAG)의 단계별 코드 구현 가이드와 데이터의 중요성 - DEEPRetrieval-Augmented Generation(RAG) 모델은 정보 검색과 텍스트 생성을 결합한 혁신적인 AI 기술이다. 이번 포스트에서는 Python을 사용하여 간단한 RAG 모델을 구현하고, 그 동작 원리를 알아보고자 한다.blog.deeplink.kr 위 사이트의 내용을 구글 코랩(Colab)에 직접 실행해 보았는데~한번 실행해 보니 이해가 확 되는것 같다. 1. 아래 데이터에서 첨에는 Paris로 수정한 후 왼쪽 플레이버튼(실행) 클릭 2. 아래 실행 창에서 왼쪽 플레이버튼(실행) 클릭..

RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 대규모 언어 모델의 출력을 최적화하여 응답을 생성하기 전에 학습 데이터 소스 외부의 신뢰할 수 있는 지식 베이스를 참조하도록 하는 프로세스입니다. 대규모 언어 모델(LLM)은 방대한 양의 데이터를 기반으로 학습되며 수십억 개의 매개 변수를 사용하여 질문에 대한 답변, 언어 번역, 문장 완성과 같은 작업에 대한 독창적인 결과를 생성합니다. RAG는 이미 강력한 LLM의 기능을 특정 도메인이나 조직의 내부 지식 기반으로 확장하므로 모델을 다시 교육할 필요가 없습니다. 이는 LLM 결과를 개선하여 다양한 상황에서 관련성, 정확성 및 유용성을 유지하기 위한 비용 효율적인 접근 방식입니다. 출처 : https://aws.amazon.com/ko/w..