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고급 + 대리형 RAG 요리책👨🏻‍💻

포괄적인 고급 + 대리형 RAG(복원 강화 생성) 기술 모음에 오신 것을 환영합니다.

소개🚀

RAG는 신뢰할 수 있는 출처에서 올바른 정보를 찾아 유용한 답변으로 변환함으로써 정확성과 관련성을 향상시키는 인기 있는 방법입니다. 이 저장소에서는 명확한 구현과 설명과 함께 가장 효과적인 고급 + 대리형 RAG 기술을 다룹니다.

이 저장소의 주요 목표는 연구자와 개발자가 프로젝트에서 고급 RAG 기술을 사용하려고 할 때 유용한 자료를 제공하는 것입니다. 이러한 기술을 처음부터 구축하는 데는 시간이 걸리며, 적절한 평가 방법을 찾는 것도 어려울 수 있습니다. 이 저장소는 바로 사용할 수 있는 구현과 평가 방법에 대한 안내를 제공함으로써 과정을 단순화합니다.

[!참고] 이 저장소는 기본으로 단순한 RAG부터 시작하여 고급 및 대리형 기술로 발전합니다. 또한 각 RAG 기법에 대한 연구 논문/참고 자료도 포함하고 있어, 추가 학습을 위해 참고할 수 있습니다.

RAG 소개💡

대형 언어 모델은 고정된 데이터셋으로 학습되기 때문에 개인 정보나 최신 정보를 처리하는 능력이 제한됩니다. 때때로 모델은 ‘헷갈린’ 답변을 제공할 수 있으며, 이는 잘못되었지만 그럴듯하게 보일 수 있습니다. 파인튜닝은 도움을 줄 수 있지만 비용이 많이 들고 재학습에는 이상적이지 않습니다.

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🌐 본 텍스트는 빠른 이해를 돕기 위한 요약 번역본입니다. 정확한 기술 정보 및 전체 코드는 GitHub 원문에서 확인하실 수 있습니다.