코딩일기

오늘 소개해 드릴 재미있는 AI 기술은 embedchain입니다. 실제 사용 예시 코드를 코랩으로 준비하였습니다. 또한, 배포했던 이미지도 함께 스샷으로 찍어두었으니, 다들 직접 실습해보시고, 배포까지 해보시면 좋을 거 같습니다. LLM을 사용하여 RAG(검색 증강 생성) 애플리케이션을 구축하는 방법을 알아보고자 합니다. 지금까지 RAG 애플리케이션은 AI 혁명의 가장 유용한 결과입니다. 아마 내년쯤에는 훨씬 더 큰 발전을 볼 수 있을 것입니다. 한때 prompt engineer가 대세였다면, 이제 RAG engineer가 대세가 되지 않을까 조심스럽게 추측해봅니다. RAG가 무엇인지 모르시는 분들은 아래 글을 참고해주세요. https://dajeblog.co.kr/3-%eb%85%bc%eb%ac%b8-..

안녕하십니까 다제입니다. 오늘은 RAG, Retrieval-augmented Knowledge-intensive Task라는 논문을 알아보도록 하겠습니다. 제목에서 알 수 있는 Knowledge-intensive Task를 해결하기 위해 검색된 내용(retrieval)을 조합(augmented)하여 생성하는 모델이다 라고 볼 수 있습니다. 해당 논문은 2021년 facebook에서 발표한 논문입니다. 이 논문을 보게 된 이유는 RAG는 facebook Blenderbot의 backbone이 되기 때문에 이를 이해하는 것이 블랜더봇에 대한 이해를 높여줄거라고 생각하여 깊게 논문을 리뷰하게 되었습니다. 이 포스팅을 이해하기 위해서는 1. ODQA(open-domain QA)와 Know-Intensive ta..

안녕하십니까 다제 입니다. 오늘은 Internet-Augmented Dialogue Generation에 대해서 살펴보도록 하겠습니다. 간단히 요약을 드리자면, RAG은 발전된 모델이다라고 생각하시면, 됩니다. RAG는 DB에서 정보를 retriver하게 되는데, 해당 논문에서는 인터넷에서 아래와 같이 검색을 해오게 됩니다. 논문을 있는 그대로 전달하는 것을 목적으로 하기에 논문에 있는 표현을 그대로 사용하여 글을 작성하여 영어인 점에 대해서 양해 부탁드립니다. 왜곡된 전달을 막기 위한 방법입니다. 그래도 보시기 편하도록 접는글로 주석을 달아놓았으니 어려우신 분들은 참고 부탁드립니다. 목차 0. Abstract 1. Introduction 2. Related Work 3. Internet-Augmente..