DAY 45실제 응용·검색 결합 생성
문서를 찾아 답하기
모델 밖의 자료를 답변 문맥에 넣습니다.
01 / UNDERSTAND
핵심 개념
검색 결합 생성 RAG는 질문과 관련된 문서를 찾아 그 내용을 모델 입력에 넣는 패턴입니다. 모델의 파라미터를 즉시 바꾸지 않고도 새 자료를 참고하게 할 수 있습니다.
검색이 잘못된 문서를 고르거나 모델이 근거를 잘못 읽으면 답도 틀릴 수 있습니다. 검색 품질과 답변의 근거 충실도를 따로 측정합니다.
RAG는 검색과 생성의 품질을 함께 관리합니다.
02 / WORKED EXAMPLE∑
작은 숫자로 따라가기
01
질문 ‘환불 기간은?’에 문서 세 개를 검색합니다.
02
관련 정책 문서 한 개를 골라 모델에 제공합니다.
03
모델이 정책의 기간을 인용해 답하도록 확인합니다.
03 / EXPLORE
직접 실험해 보기
질문과 문서의 관련도를 조절해 어떤 근거가 선택되는지 보세요.
LIVE EXPERIMENT · 08
답의 근거를 직접 고르기
질문: 환불 기간은 며칠인가요?
선택한 근거
구매 후 14일 이내에 환불을 요청할 수 있습니다.
YOUR NOTES · 3 MIN
메모는 이 브라우저에만 저장됩니다.오늘의 변화를 내 말로 설명하기
무엇을 조작했나요? 어떤 숫자나 그림이 달라졌나요? 그 이유는 무엇인가요?
04 / CHECK YOURSELF
오늘의 이해 확인
RAG에서 먼저 필요한 단계는?
FURTHER READING
개념 원문
오늘의 작은 숫자 예제는 이 강의를 위해 작성했습니다. 아래 자료에서 실제 연구와 구현 설명을 확인할 수 있습니다.
Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP TasksLewis et al. (2020)이 자료는 개념 학습용입니다. 실제 모델의 구조와 학습 설정은 구현마다 다를 수 있습니다.