Retrieval Augmented Generation (RAG)의 이해: 기능, 중요성 및 메커니즘 (llmstack.ai)

요약:

• Retrieval Augmented Generation (RAG)는 Meta에 의해 2020년에 인기를 얻은 기술로, 질문/작업 세부 사항과 함께 모델에 관련 맥락을 제공하여 언어 모델의 성능을 향상시킵니다.
• RAG의 작동은 데이터 준비, 검색 및 생성 세 단계로 이루어집니다. 요약, 번역 등과 같은 작업에서 언어 모델의 성능을 개선하는 데 사용될 수 있으며, 데이터셋이 동적이거나 충분히 크지 않을 때 특히 유용합니다.