ai 를 잘하려면 RAG 뜻 알아야 합니다. 오픈소스 LLM으로 RAG 시스템 만들기

RAG 모델 설명
RAG 모델이란 무엇인가요?
RAG 뜻

RAG 모델은 컴퓨터가 우리가 묻는 질문에 답하는 데 도움을 주는 특별한 방법입니다. 
이 모델은 두 가지 중요한 단계를 통해 작동해요
정보를 찾고, 답을 만드는 겁니다. 

정보 찾기: 컴퓨터는 우리가 묻는 질문과 관련된 정보를 찾기 위해 책이나
인터넷 같은 여러 곳을 뒤집니다. 

예를 들어, "사자가 어디에 살아요?"라고 물으면,
 컴퓨터는 사자에 대한 정보를 찾기 시작합니다. 

답 만들기: 정보를 찾은 후, 컴퓨터는 그 정보를 사용해서 
우리가 이해할 수 있는 답을 만들수 있습니다. 
그래서 컴퓨터는 "사자는 주로 아프리카의 초원에 살아요"라고 대답할 수 있습니다. 

기존 방법과의 차이점

기존의 방법은 컴퓨터가 이미 알고 있는 것들만을
사용해서 답을 만들었어요. 하지만 RAG 모델은
새로운 정보를 찾아서 더 정확한 답을 만들어줘요. 
그래서 최신 정보나 어려운 질문에도 더 잘 답할 수 있습니다. 

RAG 모델의 좋은 점은?

정확한 답변: RAG 모델은 필요한 정보를 찾기 때문에 더 정확한 답을 줄 수 있습니다. 
새로운 정보: 언제든지 새로운 정보를 찾아서 최신 상황에 맞게 답을 해줍니다. 
복잡한 질문: 어려운 질문도 여러 자료를 참고해서 잘 대답할 수 있습니다. 

 

첫 번째 그래프: RAG 모델의 작동 단계
사용자 질문 입력
정보 검색
정보 생성
답변 제공

두 번째 그래프: RAG 모델과 기존 NLP 모델의 차이점
정보 검색 기능
동적 생성
복합성 처리

 

 

RAG 모델이 어떻게 사용되나요?


고객 지원: 제품에 대해 궁금한 점을 물으면 RAG 모델이 신속하고 정확하게 답을 해줍니다. 
의료 정보: 의사나 환자가 궁금한 것을 물으면 최신 의학 정보를 찾아서 답을 줘요.
교육: 학생들이 공부하다 궁금한 것을 물으면 교과서나 학습 자료에서 답을 찾아줍니다. 
뉴스 요약: 최신 뉴스를 찾아서 중요한 내용을 요약해서 알려줘요.


RAG 모델이 더 잘 작동하도록 하는 방법

좋은 정보 사용: 신뢰할 수 있는 다양한 출처에서 정보를 찾으면 더 정확한 답을 만들 수 있어요.
빠른 검색: 정보를 빨리 찾을 수 있도록 검색 기술을 향상시키면 좋습니다. 
학습과 개선: 많은 질문과 답변 데이터를 통해 컴퓨터가 더 잘 답할 수 있도록 학습시킵니다. 
피드백 반영: 사용자의 피드백을 받아서 점점 더 성능을 개선합니다. 


요약하자면, 
RAG 모델은 컴퓨터가 우리에게 더 정확하고 
최신의 답을 줄 수 있도록 정보를 찾고 답을 만드는 특별한 방법이에요.
여러 가지 응용 분야에서 유용하게 사용될 수 있고, 
성능을 향상시키기 위해 다양한 방법을 사용할 수 있어요.

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! 오픈소스 LLM으로 RAG 시스템 만들기 !

 

 

RAG 시스템 만드는 방법

1 오픈소스 LLM 선택하기:

LLM (Large Language Model)은 많은 텍스트 데이터를 학습한 컴퓨터 프로그램입니다. 
오픈소스는 누구나 사용할 수 있도록 공개된 프로그램을 말하는데
예를 들어, GPT-3나 GPT-4 같은 모델이 있어요.

정보 검색 시스템 통합하기:

정보 검색 시스템은 질문에 관련된 정보를 찾아주는 역할을 합니다.
예를 들어, Elasticsearch나 Apache Solr 같은 검색 엔진을 사용할 수 있습니다.

정보 검색과 생성 연결하기:

RAG 시스템은 검색된 정보를 LLM에 전달합니다. LLM은 그 정보를 바탕으로 답을 만들어줘요. 이렇게 두 가지 시스템이 협력해서 더 정확한 답을 제공해요.

RAG 시스템의 장점

정확한 답변: 필요한 정보를 찾아서 더 정확한 답을 만들어줍니다.
최신 정보 제공: 언제든지 새로운 정보를 찾아서 최신 답변을 해줄 수 있습니다. 
복잡한 질문 해결: 여러 자료를 참고해서 어려운 질문도 잘 답할 수 있습니다.

 

 

RAG 시스템 만들기

RAG 시스템은 컴퓨터가 우리 질문에 답하는 특별한 방법인데
먼저, 질문에 필요한 정보를 찾습니다.
그리고 그 정보를 사용해서 답을 만들어줍니다.
오픈소스 LLM과 정보 검색 시스템을 연결해서 만들 수 있습니다. 

오픈소스 LLM: 많은 책을 읽은 똑똑한 친구
정보 검색 시스템: 필요한 정보를 찾아주는 도우미

이 두 친구가 힘을 합쳐서 우리가 질문하면 똑똑하고 정확한 답을 만들어줍니다.
RAG 시스템은 새로운 정보를 찾을 수 있어서 최신 답변도 할 수 있고,
어려운 질문도 잘 풀어줘요.

이렇게 RAG 시스템을 사용하면, 
우리가 무엇을 물어봐도 잘 대답해 줄 수 있어요.
아주 똑똑한 친구들이 도와주는 겁니다. 

 

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도서관 도우미 로봇: 오픈소스 LLM을 활용한 RAG 시스템

RAG 시스템이란 무엇인가요?

RAG 시스템은 정보를 찾고 답을 만들어주는 컴퓨터 프로그램으로
 RAG는 "Retrieval-Augmented Generation"의 줄임말입니다. 
이 시스템은 질문에 답하기 위해 필요한 정보를 먼저 찾아요.
그리고 그 정보를 바탕으로 답을 만들어줍니다. 

도서관 도우미 로봇의 작동 방식

 

질문하기:
도서관에 가서 로봇에게 "공룡에 대해 알려줘!"라고 물어봅니다.

정보 검색:
로봇은 도서관에 있는 여러 책과 인터넷을 검색해서 공룡에 대한 정보를 찾습니다.

답변 생성:
로봇은 찾은 정보를 모아서 우리가 이해하기 쉬운 답변을 만들어줍니다.

답변 듣기:
로봇은 "공룡은 아주 오래전에 살았던 동물들이에요. 티라노사우루스가 대표적인 공룡이죠!"라고 대답해줘요

 

도서관 도우미 로봇을 만드는 방법

오픈소스 LLM 선택하기:
LLM (Large Language Model)은 많은 텍스트 데이터를 학습한 컴퓨터 프로그램입니다.
 오픈소스는 누구나 사용할 수 있도록 공개된 프로그램을 말합니다.
예를 들어, GPT-3 같은 모델이 있습니다. 

정보 검색 시스템 통합하기:

정보 검색 시스템은 질문에 관련된 정보를 찾아주는 역할을 합니다.
예를 들어, Elasticsearch나 Apache Solr 같은 검색 엔진을 사용할 수 있어요.

정보 검색과 생성 연결하기:
RAG 시스템은 검색된 정보를 LLM에 전달합니다.
LLM은 그 정보를 바탕으로 답을 만들어줘요.
이렇게 두 가지 시스템이 협력해서 더 정확한 답을 제공합니다.

도서관 도우미 로봇의 장점

정확한 답변: 필요한 정보를 찾아서 더 정확한 답을 줍니다.
최신 정보 제공: 언제든지 새로운 정보를 찾아서 최신 답변을 해줍니다. 
복잡한 질문 해결: 여러 자료를 참고해서 어려운 질문도 잘 답할 수 있습니다.

이렇게 도서관 도우미 로봇은 RAG 시스템을 사용해서 우리에게 정확하고 유용한 정보를 제공해줘요.
도서관에서 책을 찾거나 정보를 얻는 것이 훨씬 쉬워졌어요!