생성 AI에서 검색 보강 생성의 힘을 활용하기
심층 논의
기술적이면서도 접근 가능
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이 기사는 구조화된 데이터에 기반하여 생성 AI의 응답을 강화하는 방법인 검색 보강 생성(RAG)을 탐구합니다. 이는 환각으로 알려진 부정확성을 줄이는 데 도움을 줍니다. 또한 RAG가 기업에 제공하는 이점, 즉 정확성 향상, 빠른 배포 및 비용 절감에 대해 논의하며, Progress Data Platform과 같은 도구가 RAG 기반 솔루션을 지원하는 방법을 상세히 설명합니다.
- 주요 포인트
- 독특한 통찰
- 실용적 응용
- 핵심 주제
- 핵심 통찰
- 학습 성과
• 주요 포인트
- 1RAG 및 그 구성 요소에 대한 심층 설명
- 2기업을 위한 RAG의 이점에 대한 명확한 설명
- 3다양한 비즈니스 맥락에서 RAG 응용 프로그램의 실용적인 예
• 독특한 통찰
- 1구조화된 지식 그래프를 통해 AI 환각을 상당히 줄일 수 있는 RAG의 능력
- 2데이터 변화에 신속하게 적응할 수 있는 유연하고 모델 비종속적인 RAG의 특성
• 실용적 응용
- 이 기사는 RAG 기반 솔루션 구현에 대한 실행 가능한 통찰력을 제공하여 AI 기능을 향상시키려는 기업에 유용합니다.
• 핵심 주제
- 1검색 보강 생성(RAG)
- 2생성 AI 및 그 도전 과제
- 3기업 솔루션에서 RAG 구현
• 핵심 통찰
- 1구조화된 데이터와 생성 AI를 결합하여 정확성을 향상시킴
- 2진화하는 비즈니스 요구에 적응할 수 있는 유연한 프레임워크 제공
- 3RAG의 실제 응용 프로그램 및 이점을 보여줌
• 학습 성과
- 1검색 보강 생성(RAG)의 원리를 이해합니다.
- 2기업 AI 솔루션을 위한 RAG의 이점을 인식합니다.
- 3다양한 산업에서 RAG의 실제 응용 프로그램을 식별합니다.
| 예시 | 튜토리얼 | 코드 샘플 | 시각 자료 |
| 기초 | 고급 내용 | 실용적 팁 | 모범 사례 |
“ RAG 및 생성 AI 소개
생성 AI는 방대한 데이터 세트에서 학습한 패턴을 기반으로 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 그러나 주목할 만한 도전 과제는 환각의 발생입니다. 이는 AI가 그럴듯하지만 부정확한 정보를 생성하는 경우를 말합니다. 이러한 부정확성은 잘못된 정보로 이어질 수 있으며 AI 시스템에 대한 신뢰를 약화시킬 수 있으므로 이 문제를 해결하는 것이 중요합니다.
“ RAG 작동 방식
RAG는 여러 주요 구성 요소로 구성됩니다:
1. **맥락적 데이터 강화**: 비즈니스 특정 분류 체계 및 온톨로지를 활용하여 AI에 맥락을 제공합니다.
2. **지식 그래프**: AI 응답의 근거가 되는 관계를 드러내기 위해 강화된 데이터를 조직합니다.
3. **프롬프트 향상**: 지식 그래프의 맥락을 사용하여 사용자 쿼리를 구성합니다.
4. **응답 검증**: 정확성을 위해 AI 응답을 지식 모델과 대조합니다.
“ 기업을 위한 RAG의 이점
RAG는 다음과 같은 다양한 분야에서 활용되고 있습니다:
- **고객 서비스**: 정확한 응답을 위한 챗봇 기능 향상.
- **지식 관리**: 조직 지식에 대한 접근성 향상.
- **연구 및 개발**: 신속한 정보 검색을 통해 혁신 가속화.
“ Progress Data Platform으로 RAG 향상
검색 보강 생성은 AI의 중요한 발전을 나타내며, 기업에 AI 솔루션의 정확성과 효율성을 향상시키는 강력한 도구를 제공합니다. Progress Data Platform과 RAG를 활용함으로써 조직은 데이터의 잠재력을 최대한 활용하여 디지털 시대의 실제 비즈니스 문제를 해결하고 가치를 창출할 수 있습니다.
원본 링크: https://www.progress.com/blogs/unpacking-retrieval-augmented-generation-(rag)-and-generative-ai
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