반응형 Rag2 awesome-llm-apps: 대규모 언어 모델 애플리케이션 github: https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps 대규모 언어 모델(LLM)은 전례 없는 속도로 우리의 삶과 업무 방식을 변화시키고 있습니다. "awesome-llm-apps" 큐레이션된 저장소는 개발자와 연구자를 위해 풍부하고 다양한 대규모 언어 모델 애플리케이션 예제 컬렉션을 제공합니다.1. 스토리지 개요"awesome-llm-apps"는 RAG(Retrieval Augmented Generation)와 AI 에이전트를 사용하여 구축된 대규모 언어 모델 애플리케이션의 저장소입니다. 여기에는 OpenAI, Anthropic, Google의 모델과 DeepSeek, Qwen, Llama와 같은 오픈 소스 모델을 포함하여 다양한 대규모 언어 모델을 기반.. 2025. 4. 21. RAG 핵심 기술! 10가지 방법 오늘날 정보 폭발 시대에 AI 시스템은 우리 삶의 모든 측면에 침투했습니다. 의료 및 건강 보조원부터 교육 튜터링 도구, 기업 지식 관리 로봇에 이르기까지 AI는 우리가 지식을 더 효율적으로 습득하고 처리하는 데 도움이 됩니다. 그러나 적용 시나리오가 점점 더 복잡해짐에 따라 기존 AI 시스템은 많은 과제에 직면하게 됩니다. 정말로 관련성 있는 답변을 생성하는 방법은 무엇일까요? 복잡하고 여러 차례 주고받는 대화를 이해하는 방법은? 오류 메시지를 자신있게 피하는 방법은? 이러한 문제는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기반 시스템에서 특히 두드러집니다.RAG는 문서 검색 능력과 언어 생성의 유창성을 결합하여 시스템이 맥락에 따라 정보에 기반한 응답을 제공할 수 있도록 합.. 2025. 4. 21. 이전 1 다음 반응형
