graph rag 가능성 (1) 썸네일형 리스트형 기존 RAG의 한계를 넘어: GraphRAG로 확장된 LLM 데이터 분석의 새로운 시대 대형 언어 모델(LLM)의 주요 도전 과제 중 하나는 학습하지 않은 데이터에도 문제 해결 능력을 적용하는 것입니다. 이는 새로운 데이터 탐구의 가능성을 열어주며, 데이터셋의 맥락과 기반에 따라 주제나 의미론적 개념을 식별할 수 있는 능력을 제공합니다. Microsoft Research에서 개발한 GraphRAG는 이러한 LLM의 능력을 확장하여 문서 분석 성능을 크게 향상시키는 혁신적인 접근 방식입니다.기존 RAG 방식의 한계와 GraphRAG의 필요성Retrieval-Augmented Generation(RAG)은 사용자 쿼리에 따라 정보를 검색하고 이를 AI가 생성한 응답에 참고하는 기술입니다. 대부분의 RAG 접근법은 벡터 유사성을 검색 기법으로 사용하지만, 기존 RAG 방식에는 여러 한계가 존재합.. 이전 1 다음
