RAG

개발/AI

[공부] RAG를 위한 벡터 임베딩

서론최근 인공지능과 자연어 처리 분야에서 RAG(Retrieval-Augmented Generation)가 큰 주목을 받고 있습니다. RAG는 대규모 언어 모델의 생성 능력과 외부 지식 베이스의 정확성을 결합하여 더 정확하고 신뢰할 수 있는 정보를 제공하는 기술입니다. 이 과정에서 핵심적인 역할을 하는 것이 바로 벡터 임베딩입니다. 본 글에서는 RAG를 위한 벡터 임베딩의 중요성, 최신 기술 동향, 그리고 실제 구현 방법에 대해 자세히 살펴보겠습니다.벡터 임베딩의 기본 개념벡터 임베딩은 텍스트, 이미지, 음성 등의 고차원 데이터를 저차원의 밀집된 벡터 공간으로 변환하는 기술입니다. 이를 통해 복잡한 데이터의 의미와 관계를 수치화하여 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있는 형태로 만듭니다.예를 들어, "고양이"..

개발/AI

[공부] RAG 개념

RAG의 기본 개념RAG는 크게 두 가지 주요 구성 요소로 나눌 수 있습니다:Retrieval (검색): 외부 데이터베이스나 문서에서 관련 정보를 검색하는 단계입니다. 이는 특정 질문에 답변하기 위해 필요한 정보를 찾는 과정입니다. 검색 단계는 일반적으로 'Dense Retrieval' 또는 'Sparse Retrieval' 방식으로 이루어지며, 전자는 BERT와 같은 임베딩 기반 검색 방식을, 후자는 전통적인 TF-IDF나 BM25와 같은 방식으로 수행됩니다.Generation (생성): 검색된 정보를 바탕으로 답변을 생성하는 단계입니다. 이 과정에서 대형 언어 모델(예: GPT, BERT 등)이 사용되며, 검색된 정보와 질문을 결합하여 최종 답변을 생성합니다.RAG의 구조RAG는 두 가지 구조로 나뉩..

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