RAG: 최신 정보로 정확한 LLM 모델 출력 제공

소개

RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 최신 정보 검색과 딥러닝을 결합하여 사용자에게 정확하고 관련성 높은 AI 답변을 제공합니다. 이 기술은 사용자가 질문할 때, LLM이 지식 기반에 기반하여 답변을 생성하도록 합니다. RAG는 비즈니스와 데이터에 맞춰 최신화되고 세밀한 AI 솔루션을 구축할 수 있는 기회를 제공합니다.

주요 기능

• 신뢰할 수 있는 RAG 경로: 업계에서 가장 빠른 RAG 설정으로, 데이터셋에서 맞춤형 RAG 프로토타입을 5분 안에 생성할 수 있습니다.
• 자동화된 평가: RLHF(강화 학습을 통한 인간 피드백)와 자동화된 평가 기능을 통해 구축하면서 벤치마킹을 할 수 있습니다.
• 모델 훈련 불필요: 코드 없이 벡터DB, 임베딩 모델, 청크 처리를 구성하고 조정할 수 있습니다.
• 지식 기반 유지 관리: SMEs가 UI를 통해 지식 기반을 업데이트하거나 벤치마크 데이터셋에 레이블을 추가할 수 있습니다.

사용 사례

RAG는 다양한 산업에서 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 고객 서비스에서 고객의 질문에 대한 신속하고 정확한 답변을 제공하거나, 마케팅 팀이 시장 조사에 필요한 정보를 즉시 검색하여 활용할 수 있습니다.

가격

RAG의 가격은 사용자의 요구에 따라 다르며, 무료 체험을 통해 기능을 직접 경험해볼 수 있습니다.

비교

RAG는 기존의 LLM 솔루션과 비교할 때, 최신 정보 검색 기능을 통해 더욱 정확하고 관련성 높은 결과를 제공합니다. 또한, 코드 없이 쉽게 설정할 수 있어 비즈니스 사용자에게 매우 유용합니다.

고급 팁

• RAG를 사용하여 비즈니스에 맞는 맞춤형 AI 솔루션을 구축하세요.
• 지식 기반을 지속적으로 업데이트하여 최신 정보를 유지하세요.

RAG는 비즈니스의 데이터와 전문성을 활용하여 AI 답변을 생성할 수 있는 혁신적인 도구입니다. 지금 바로 RAG를 사용하여 AI 솔루션을 구축해보세요.