RAG는 LLM에 개인의 정보를 제공하여 보다 정확한 응답을 생성하는 방법이다.
RAG는 LLM이 회사의 문서나 개인 데이터를 알지 못하는 문제를 해결하기 위한 접근법이다. 질문을 벡터에 임베드하고, 지식 기반에서 관련 정보를 검색하여 이를 바탕으로 정확한 응답을 생성한다. RAG는 재훈련 없이 새로운 지식을 추가할 수 있는 방법으로, 많은 팀들이 우선적으로 채택하고 있다.
RAG helps LLMs generate accurate responses by providing personal knowledge.
RAG addresses the issue of LLMs not knowing company documents or personal data by embedding questions and retrieving relevant information from a knowledge base. This approach allows for accurate response generation without retraining the model, making it a preferred choice for many teams. The process involves embedding, retrieval, augmentation, and generation to improve the quality of answers.