AI 시대의 새로운 전환점: RAG가 여는 가능성

AI 시대의 새로운 전환점: RAG가 여는 가능성

• 최근 AI 기술이 급격히 발전하면서, Retrieval-Augmented Generation(RAG) 시스템이 대두되고 있습니다. RAG는 기존의 대형 언어 모델(LLM)의 제약을 극복하고, 보다 정확하고 최신 정보에 기반한 답변을 제공함으로써 AI의 신뢰성을 높이는 중요한 도구로 자리 잡았습니다. 🤖

• RAG 시스템은 어떻게 작동할까요? 기본적으로, 사용자의 쿼리에 대한 최적의 답변을 제공하기 위해 외부 데이터베이스에서 정보를 검색하여 LLM이 이를 활용해 응답을 생성합니다. 이 구조는 기업의 고객 서비스, 연구 개발, 콘텐츠 생성 등 다양한 분야에 활용됨으로써 AI의 능력을 더욱 강력하게 만듭니다. 또한, 사용자는 AI의 응답이 어떻게 생성되었는지 그 과정도 쉽게 이해할 수 있어 투명성과 신뢰성을 높여줍니다.

• 실제로 RAG를 활용한 기업들이 급증하고 있으며, 그 효과를 실감하고 있다고 합니다. AI 시스템이 이전보다 더 정확하고 신속한 정보를 제공함으로써 업무 효율성이 증가하는 추세입니다. 특히, 정부 및 금융 분야에서 이 기술의 접목이 활발히 이루어지고 있으며, 각종 데이터의 정확성 및 가시성을 보장하는 데 크게 기여하고 있습니다.

• 앞으로 RAG 기술의 발전과 함께, AI의 역할은 더욱 다양해질 것으로 예상됩니다. 우리가 체험할 새로운 AI 경험들은 기존의 단순한 정보 제공을 넘어, 보다 통합적이고 지능적인 솔루션으로 발전해 나갈 것입니다. AI와 함께 변화하는 이 시대, RAG가 열어갈 새로운 가능성을 함께 기대해 봅시다. 🌍

• #AI #RAG #기술혁신 #대형언어모델

출처 문서

• LLM Applications: What They Are and 6 Exampleshttps://www.mirascope.io/post/llm-applications
• Benchmarking Hallucination Detection Methods in RAG | by Hui Wen Goh | Sep, 2024https://towardsdatascience.com/benchmarking-hallucination-detection-methods-in-rag-6a03c555f063
• RAG vs. fine-tuning: Choosing the right method for your LLM | SuperAnnotatehttps://www.superannotate.com/blog/rag-vs-fine-tuning
• Accuracy and Relevance in AI Search With LLM and RAGhttps://www.akooda.co/blog/llm-and-rag-systems-for-search-relevance-and-accuracy
• Why RAG Is Essential for Next-Gen AI Development - The New Stackhttps://thenewstack.io/why-rag-is-essential-for-next-gen-ai-development/
• Building an AI powered Assistant - ABChttps://www.abc.net.au/digital-product/building-an-ai-powered-assistant/104313946
• Building a Multilingual Multi-Agent Chat Application Using LangGraph — Part I | by Roshan Santhosh | Sep, 2024https://towardsdatascience.com/building-a-multilingual-multi-agent-chat-application-using-langgraph-i-262d40df6b4f
• How Retrieval Augmented Generation (RAG) Boosts AI Creativity?https://aithority.com/machine-learning/how-retrieval-augmented-generation-rag-boosts-ai-creativity/
• RAG Prompt Engineering Makes LLMs Super Smarthttps://www.k2view.com/blog/rag-prompt-engineering/
• Simon Willison on llmshttps://simonwillison.net/tags/llms/
• Tag: TensorRT-LLM | NVIDIA Technical Bloghttps://developer.nvidia.com/blog/tag/tensorrtllm/
• 3 best practices for using retrieval-augmented generation (RAG)https://www.merge.dev/blog/rag-best-practices
• '진짜 문제는 파일럿 다음 단계' 생성형 AI 2일차 배포에 대처하기 - CIO Koreahttps://www.ciokorea.com/news/349591
• 구글 주가 흔든 AI 검색, 국내선 솔트룩스 ‘구버 엔터프라이즈’ 주목http://www.hitech.co.kr/news/articleView.html?idxno=36219
• 솔트룩스, 기업용 검색 AI ‘구버 엔터프라이즈’ 공개http://www.popsci.co.kr/news/articleView.html?idxno=21838
• 솔트룩스, 기업용 검색 솔루션 '구버 엔터프라이즈' 출시https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=163153
• 솔트룩스, 기업용 AI 검색 서비스 ‘구버 엔터프라이즈’ 출시 - 매일경제https://www.mk.co.kr/news/it/11111396
• 솔트룩스, ‘구버 엔터프라이즈’로 기업용 생성AI 검색 시장 공략 – 바이라인네트워크https://byline.network/2024/09/240906_001/
• 신뢰할 수 있는 AI 골라내는 'AI 에이전트 평가·최적화 솔루션' < 솔루션가이드 < IT·산업 < 뉴스 < 기사본문 - 지티티코리아https://www.gttkorea.com/news/articleView.html?idxno=13209
• KADH / 한국디지털인문학협의회https://www.kadh.org/category/news/itnews/
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