RAG

AI 챗봇의 한계와 해결책, RAG와 LangChain의 역할안녕하세요. 파파대니입니다.AI 챗봇은 이제 우리 일상에서 중요한 역할을 하고 있습니다.특히 LLM(Large Language Model, 대규모 언어 모델) 기반의 대화형 AI 시스템은 빠르게 발전하고 있으며, 다양한 분야에서 활용되고 있죠.하지만 여전히 해결해야 할 세 가지 주요 문제점이 존재합니다.1. AI 챗봇의 한계1️⃣ 최신 정보 반영의 어려움대부분의 챗봇은 사전 학습된 데이터를 기반으로 동작하기 때문에, 새로운 정보나 실시간 데이터를 반영하기 어렵습니다.예를 들어,"2024년 최신 스마트폰 리뷰를 알려줘!"이런 질문을 하면 챗봇이 2023년 기준 정보를 제공할 가능성이 높습니다.2️⃣ 할루시네이션(Hallucination) 문제AI..

회사의 문서로 챗봇 만들기: RAG와 Fine-Tuning 기법 완벽 가이드안녕하세요. 파파대니입니다. 오늘은 회사의 문서를 활용하여 질문-답변을 자동으로 생성하는 방법에 대해 설명드리겠습니다. 문서 기반 챗봇을 만들기 위해서는 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 방식과 Fine-Tuning 기법을 결합하여 사용하는 것이 효과적입니다. Fine-Tuning만으로는 문서의 모든 내용을 완벽하게 학습시키기 어려운 점이 있지만, RAG 방식은 문서를 실시간으로 검색하여 답변을 생성할 수 있어 이를 보완할 수 있습니다.  1. Hugging Face를 활용한 문서 기반 챗봇 구축 Hugging Face는 자연어 처리(NLP) 분야에서 널리 사용되는 라이브러리로, 다양한 사전 학습된..

RAG와 Fine-tuning: 생성형 AI와 대화형 AI 모두 활용 가능한 기술 안녕하세요. 파파대니입니다.RAG(Retrieval-Augmented Generation)와 Fine-tuning은 생성형 AI와 대화형 AI 모두에 활용할 수 있는 기술이며, 특정 AI의 목적과 기능을 강화하는 데 사용됩니다. 이를 이해하기 쉽게 정리하면 아래와 같습니다. 1. RAG (Retrieval-Augmented Generation) : 검색 기반 생성정의:AI가 기존에 학습한 데이터만 사용하는 것이 아니라, 외부 데이터베이스나 실시간 정보를 검색(Retrieval)하여 생성 결과에 반영하는 기술입니다.생성형 AI에서의 역할:기존 데이터에 없는 내용을 외부에서 검색해 새로운 텍스트나 콘텐츠 생성에 반영.예: 최신..