헝겊이란? 초보자가 이해하는 그래픽 교육 및 실제 사례

래그는 중국어에서 "검색 침전 생성"으로 번역 될 수있는 "검색-방지 세대"의 약어입니다. 언어 모델과 지식 데이터베이스를 결합한 새로운 기술로 질문에 답할 때 AI가 "정보를 확인한 다음 컨텐츠를 생성 할 수 있습니다. 。

헝겊이 필요한 이유는 무엇입니까? 전통적인 언어 모델은 훈련 중에 지식 기반에만 의존 할 수 있기 때문에 "환각", 즉 오류 정보를 제작하기 쉽습니다. Rag는 외부 데이터베이스에서 즉시 정보를 찾을 수있어 답변을보다 정확하고 즉각적으로 만듭니다.

은행 고객 서비스를 예로 들어 기존 AI 모델로 인해 고객이 "지난 달에 청구서를 언제 지불 했습니까?"와 같은 질문을 할 때 잘못된 답변이 발생할 수 있습니다. 개인화 된 계정 정보 또는 최신 시스템 레코드에 즉시 액세스 할 수 없기 때문에. RAG 기술을 사용하여 AI는 먼저 은행의 내부 지식 기반 또는 개인 계정 기록에서 즉시 검색 한 다음 정답을 제공하여 오류율을 크게 줄이고 고객 경험을 향상시킬 수 있습니다. . 단순한 은유 : Rag는 시험 전에 노트를 열는 AI와 같습니다. 똑같이 똑똑하지만 더 안정적입니다.

Rag의 작동 방식을 이해하기 위해 AI는 시험을 치르는 학생과 같다고 상상할 수 있습니다. 과거에는 기억에 따라 답변 할 수 있었지만 이제는 질문에 답변하기 위해 참조 자료를 열 수 있습니다.

헝겊 워크 플로는 세 가지 간단한 단계로 나뉩니다.

1. 검색 : 질문을 할 때 AI는 먼저 책을 통해 답을 찾는 것처럼 관련 정보를 찾습니다. 이러한 자료는 웹 사이트, PDF 또는 내부 문서에서 나올 수 있습니다.
2. 통합 : 발견 된 정보는 배경 정보를 이해할 수 있도록 신속한 컨텐츠로 AI에 정렬되어 AI에 양도됩니다.
3. 세대 : 마지막으로, AI는 학생들이 참고 문헌을 기반으로 완전한 답변을 작성하는 것처럼 이러한 자료를 기반으로 답변을 생성합니다.

이런 식으로 AI는 얇은 공기에서 이야기하지 않지만 정보를 찾아서 정보를 확인한 후에 답변 할 수 있습니다. 이는 더 정확하고 합리적입니다. 。

래그는 단순한 기술 일뿐 만 아니라 AI가 더 똑똑하고 실용적이 될 수 있도록 도울 수있는 방법이기도합니다. 고객 질문에 답하거나 회사 정보를 정렬하거나 보고서 작성과 같은 정확한 정보가 필요한 작업에 직면 할 때 전통적인 언어 모델은 정보가 구식이거나 포괄적이지 않기 때문에 잘못된 답변을 할 수 있습니다. . 현재 Rag는 중요한 역할을했습니다. 다음은 다음과 같은 주요 이점입니다.

1. 보다 정확한 답변 : 기존 AI 모델은 교육의 데이터에만 의존 할 수 있지만 이러한 데이터는 오래 전에 구식이었을 수 있습니다. RAG는 ​​학생들이 시험 중에 최신 참조 책을 사용할 수있는 것처럼 자연스럽게 더 정확한 답변을 제공하는 것처럼 새로운 정보를 즉시 찾을 수 있습니다.
2. 환각율을 줄이는 경우는 거의 없습니다. 많은 AI 모델이 기억에 따라 추측하기 때문에 때때로 무작위로 대화합니다. Rag의 장점은 숙제를하기 전에 정보를 확인하는 것처럼 "정보를 먼저 확인한 다음 답변에 답하십시오"입니다.
3. 쉽게 업데이트하고 유지 관리 할 수 ​​있습니다 : 전통적인 모델은 새로운 지식을 추가해야하며, 다시 연습해야합니다. Rag는 데이터베이스의 내용을 새로운 참조 책으로 변경하여 시간과 노력을 절약하는 것만 큼 간단하게 업데이트하면됩니다.

이러한 장점은 금융, 의료, 고객 서비스 등과 같은 정확한 지식이 필요한 산업에 특히 적합합니다.

Rag가 어떻게 작동하는지 이해 한 후에는 궁금 할 것입니다. 우리가 익숙한 언어 모델 (예 : Chatgpt)과 다른 점은 무엇입니까? 여기서 우리는 Rag와 전통적인 언어 모델 (LLM)의 차이점을 빠르게 비교할 수 있도록 비교 테이블을 컴파일했습니다.

Rag는 LLM을보다 실용적으로 만드는 고급 버전이지만 더 많은 인프라와 데이터 거버넌스가 필요하다는 것을 의미합니다. 수입하기 전에 기업은 자체 기술 기능 및 유지 보수 비용을 평가해야합니다.

Rag는 이론적 기술 일뿐 만 아니라 많은 산업에서 널리 사용되어 기업이 시간을 절약하고 오류를 줄이며 고객 경험을 향상시키는 데 도움이되었습니다. 다음은 몇 가지 일반적인 응용 시나리오와 실제 세계에서 혜택을 누릴 수있는 방법을 보여주는 몇 가지 일반적인 응용 시나리오와 예입니다.

• 고객 서비스 로봇 : 회사의 지식 기반과 FAQ를 결합하여 고객 서비스 AI는 다양한 질문에 신속하게 대답하고 즉시 새로운 제품 정보를 배울 수 있습니다. . 예를 들어, 은행 고객 서비스는 내부 규정 및 거래 기록을 통합하여 고객이 청구서, 신용 카드 한도, 대출 진행 등과 같은 정보를 문의하고 인력을 절약하고 정확성을 향상시키는 데 도움을 줄 수 있습니다.
• 내부 지식 쿼리 시스템 : 직원은 자연어를 통해 SOP, 계약 및 프로젝트 정보를 검색 할 수 있습니다. 예를 들어, 제조 산업의 직원이 "기계 이상 제외 프로세스"에 들어가면 시스템은 오류 작업의 위험을 줄이기 위해 관련 기술 문서를 즉시 찾을 수 있습니다.
• 법률/의료 지원 시스템 : 전문가가 기사 나 연구 보고서를 신속하게 검색하고 참조를 위해 초록을 구성하도록 도와줍니다. . 변호사는 "최신 소비자 보호법 수정 콘텐츠"를 입력 할 수 있으며 RAG 시스템은 주요 업데이트를 찾고 비교 표를 나열하는 데 도움이됩니다.
• 교육 조교 : 교과서 내용에 대한 추가 설명을 제공하거나 질문을 할 때 학생들이 참조 자료를 얻을 수 있도록합니다. 예를 들어, 교사는 수업 시간에 "화산 폭발의 원칙"에 대해 이야기했습니다. 학생들이 문제를 일으킨 후에는이 시스템이 교과서, 웹 페이지 및 수제 교과서에서 명확한 그래픽 및 텍스트 설명을 검색 할 수 있습니다.

Genape ai를 통해 개인화 된 공간 RAG 기술을 사용하여 기업을위한 AI 보조원을 만들어 AI가 내부 정보를 이해하거나, 질문에 자동으로 응답하거나, 기사 컨텐츠를 생성 할 수 있으며, 고객 서비스, 교육, 엔지니어링 지원 및 기타 시나리오에 널리 사용됩니다.

예를 들어, 회사는 Genape의 RAG 솔루션을 수입하여 ESG 보고서 작성을 지원했습니다. 과거에는 많은 정책과 데이터의 많은 인력과 수동 통합이 필요했습니다. 가져 오면 AI는 내부 데이터베이스에서 다양한 지속 가능한 개발 지표 및 구현 컨텐츠를 즉시 검색 한 다음 첫 번째 초안을 자동으로 생성하여 노동 및 시간 비용을 크게 줄일 수 있습니다. , 작문 효율은 60%이상 향상되었습니다.

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헝겊이 필요한 이유는 무엇입니까? 전통적인 언어 모델은 훈련 중에 지식 기반에만 의존 할 수 있기 때문에 "환각", 즉 오류 정보를 제작하기 쉽습니다. Rag는 외부 데이터베이스에서 즉시 정보를 찾을 수있어 답변을보다 정확하고 즉각적으로 만듭니다.

은행 고객 서비스를 예로 들어 기존 AI 모델로 인해 고객이 "지난 달에 청구서를 언제 지불 했습니까?"와 같은 질문을 할 때 잘못된 답변이 발생할 수 있습니다. 개인화 된 계정 정보 또는 최신 시스템 레코드에 즉시 액세스 할 수 없기 때문에. RAG 기술을 사용하여 AI는 먼저 은행의 내부 지식 기반 또는 개인 계정 기록에서 즉시 검색 한 다음 정답을 제공하여 오류율을 크게 줄이고 고객 경험을 향상시킬 수 있습니다. . 단순한 은유 : Rag는 시험 전에 노트를 열는 AI와 같습니다. 똑같이 똑똑하지만 더 안정적입니다.

Rag의 작동 방식을 이해하기 위해 AI는 시험을 치르는 학생과 같다고 상상할 수 있습니다. 과거에는 기억에 따라 답변 할 수 있었지만 이제는 질문에 답변하기 위해 참조 자료를 열 수 있습니다.

헝겊 워크 플로는 세 가지 간단한 단계로 나뉩니다.

1. 검색 : 질문을 할 때 AI는 먼저 책을 통해 답을 찾는 것처럼 관련 정보를 찾습니다. 이러한 자료는 웹 사이트, PDF 또는 내부 문서에서 나올 수 있습니다.
2. 통합 : 발견 된 정보는 배경 정보를 이해할 수 있도록 신속한 컨텐츠로 AI에 정렬되어 AI에 양도됩니다.
3. 세대 : 마지막으로, AI는 학생들이 참고 문헌을 기반으로 완전한 답변을 작성하는 것처럼 이러한 자료를 기반으로 답변을 생성합니다.

이런 식으로 AI는 얇은 공기에서 이야기하지 않지만 정보를 찾아서 정보를 확인한 후에 답변 할 수 있습니다. 이는 더 정확하고 합리적입니다. 。

래그는 단순한 기술 일뿐 만 아니라 AI가 더 똑똑하고 실용적이 될 수 있도록 도울 수있는 방법이기도합니다. 고객 질문에 답하거나 회사 정보를 정렬하거나 보고서 작성과 같은 정확한 정보가 필요한 작업에 직면 할 때 전통적인 언어 모델은 정보가 구식이거나 포괄적이지 않기 때문에 잘못된 답변을 할 수 있습니다. . 현재 Rag는 중요한 역할을했습니다. 다음은 다음과 같은 주요 이점입니다.

1. 보다 정확한 답변 : 기존 AI 모델은 교육의 데이터에만 의존 할 수 있지만 이러한 데이터는 오래 전에 구식이었을 수 있습니다. RAG는 ​​학생들이 시험 중에 최신 참조 책을 사용할 수있는 것처럼 자연스럽게 더 정확한 답변을 제공하는 것처럼 새로운 정보를 즉시 찾을 수 있습니다.
2. 환각율을 줄이는 경우는 거의 없습니다. 많은 AI 모델이 기억에 따라 추측하기 때문에 때때로 무작위로 대화합니다. Rag의 장점은 숙제를하기 전에 정보를 확인하는 것처럼 "정보를 먼저 확인한 다음 답변에 답하십시오"입니다.
3. 쉽게 업데이트하고 유지 관리 할 수 ​​있습니다 : 전통적인 모델은 새로운 지식을 추가해야하며, 다시 연습해야합니다. Rag는 데이터베이스의 내용을 새로운 참조 책으로 변경하여 시간과 노력을 절약하는 것만 큼 간단하게 업데이트하면됩니다.

이러한 장점은 금융, 의료, 고객 서비스 등과 같은 정확한 지식이 필요한 산업에 특히 적합합니다.

Rag가 어떻게 작동하는지 이해 한 후에는 궁금 할 것입니다. 우리가 익숙한 언어 모델 (예 : Chatgpt)과 다른 점은 무엇입니까? 여기서 우리는 Rag와 전통적인 언어 모델 (LLM)의 차이점을 빠르게 비교할 수 있도록 비교 테이블을 컴파일했습니다.

Rag는 LLM을보다 실용적으로 만드는 고급 버전이지만 더 많은 인프라와 데이터 거버넌스가 필요하다는 것을 의미합니다. 수입하기 전에 기업은 자체 기술 기능 및 유지 보수 비용을 평가해야합니다.

Rag는 이론적 기술 일뿐 만 아니라 많은 산업에서 널리 사용되어 기업이 시간을 절약하고 오류를 줄이며 고객 경험을 향상시키는 데 도움이되었습니다. 다음은 몇 가지 일반적인 응용 시나리오와 실제 세계에서 혜택을 누릴 수있는 방법을 보여주는 몇 가지 일반적인 응용 시나리오와 예입니다.

• 고객 서비스 로봇 : 회사의 지식 기반과 FAQ를 결합하여 고객 서비스 AI는 다양한 질문에 신속하게 대답하고 즉시 새로운 제품 정보를 배울 수 있습니다. . 예를 들어, 은행 고객 서비스는 내부 규정 및 거래 기록을 통합하여 고객이 청구서, 신용 카드 한도, 대출 진행 등과 같은 정보를 문의하고 인력을 절약하고 정확성을 향상시키는 데 도움을 줄 수 있습니다.
• 내부 지식 쿼리 시스템 : 직원은 자연어를 통해 SOP, 계약 및 프로젝트 정보를 검색 할 수 있습니다. 예를 들어, 제조 산업의 직원이 "기계 이상 제외 프로세스"에 들어가면 시스템은 오류 작업의 위험을 줄이기 위해 관련 기술 문서를 즉시 찾을 수 있습니다.
• 법률/의료 지원 시스템 : 전문가가 기사 나 연구 보고서를 신속하게 검색하고 참조를 위해 초록을 구성하도록 도와줍니다. . 변호사는 "최신 소비자 보호법 수정 콘텐츠"를 입력 할 수 있으며 RAG 시스템은 주요 업데이트를 찾고 비교 표를 나열하는 데 도움이됩니다.
• 교육 조교 : 교과서 내용에 대한 추가 설명을 제공하거나 질문을 할 때 학생들이 참조 자료를 얻을 수 있도록합니다. 예를 들어, 교사는 수업 시간에 "화산 폭발의 원칙"에 대해 이야기했습니다. 학생들이 문제를 일으킨 후에는이 시스템이 교과서, 웹 페이지 및 수제 교과서에서 명확한 그래픽 및 텍스트 설명을 검색 할 수 있습니다.

Genape ai를 통해 개인화 된 공간 RAG 기술을 사용하여 기업을위한 AI 보조원을 만들어 AI가 내부 정보를 이해하거나, 질문에 자동으로 응답하거나, 기사 컨텐츠를 생성 할 수 있으며, 고객 서비스, 교육, 엔지니어링 지원 및 기타 시나리오에 널리 사용됩니다.

예를 들어, 회사는 Genape의 RAG 솔루션을 수입하여 ESG 보고서 작성을 지원했습니다. 과거에는 많은 정책과 데이터의 많은 인력과 수동 통합이 필요했습니다. 가져 오면 AI는 내부 데이터베이스에서 다양한 지속 가능한 개발 지표 및 구현 컨텐츠를 즉시 검색 한 다음 첫 번째 초안을 자동으로 생성하여 노동 및 시간 비용을 크게 줄일 수 있습니다. , 작문 효율은 60%이상 향상되었습니다.

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