[RAG] 구글 코랩(Colab)에서 RAG 실습

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[Python 예제 코드] Retrieval-Augmented Generation(RAG)의 단계별 코드 구현 가이드와 데이터의 중요성 - DEEP

Retrieval-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) 클릭시 "프랑스의 수도가 파리"라고 나옴(정상)

3. 아래 데이터에서 첨에는 Paris로 수정한 후 왼쪽 플레이버튼(실행) 클릭(잘못된 정보 입력)

4. 아래 실행 창에서 왼쪽 플레이버튼(실행) 클릭시 "프랑스의 수도가 서울"이라고 나옴(비정상)

RAG_Test.ipynb

Colab notebook

colab.research.google.com

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