contextual retrieval (1) 썸네일형 리스트형 앤트로픽의 새로운 비밀 무기: Contextual Retrieval로 LLM의 한계를 넘어서다 인공지능 모델이 특정 맥락에서 유용하게 사용되기 위해서는 배경 지식에 대한 접근이 필요합니다. 예를 들어, 고객 지원 챗봇은 해당 비즈니스에 대한 지식이 필요하며, 법률 분석 봇은 방대한 과거 사례에 대한 정보를 알아야 합니다.개발자들은 일반적으로 **RAG(Retrieval-Augmented Generation)**를 사용하여 AI 모델의 지식을 향상시킵니다. RAG는 지식 베이스에서 관련 정보를 검색하여 사용자의 프롬프트에 추가함으로써 모델의 응답을 크게 개선하는 방법입니다. 그러나 전통적인 RAG 솔루션은 정보를 인코딩할 때 맥락을 제거하는 경향이 있어, 시스템이 지식 베이스에서 관련 정보를 검색하지 못하는 경우가 종종 발생합니다.이 글에서는 RAG의 검색 단계를 획기적으로 개선하는 방법을 소개합니.. 이전 1 다음
