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NTIS 바로가기자연어 처리(NLP) 분야에서 GPT와 같은 언어 모델들이 큰 성과를 거두고 있으나, 대규모 데이터에 의존하는 훈련 방식은 특정 도메인에 대한 정보 제공에 한계를 가진다. RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기법은 이 한계를 극복하기 위해 문서 검색과 응답 생성을 결합하여 더 정확한 정보 제공을 목표로 한다. 본 연구는 문서 데이터의 ...
In the field of Natural Language Processing (NLP), language models like GPT have achieved significant success, yet the training approach that relies on large-scale data has limitations in providing information for specific domains. The Retrieval-Augmented Generation (RAG) technique aims to overcome ...
저자 | 김종철 |
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학위수여기관 | 고려대학교 컴퓨터정보통신대학원 |
학위구분 | 국내석사 |
학과 | 인공지능융합학과 |
지도교수 | 임희석 |
발행연도 | 2024 |
총페이지 | 35 p |
키워드 | LLM RAG Chunking GPT NLP |
언어 | kor |
원문 URL | http://www.riss.kr/link?id=T16955655&outLink=K |
정보원 | 한국교육학술정보원 |
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