#RAG
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IT
RAG 컨텍스트를 실제 답변에 필요한 정보로 줄이는 방법 제시
RAG 컨텍스트를 실제 답변에 필요한 정보로 가지치기하는 방법을 다룬 기사이다. 이 방법은 검색 증강 생성(RAG) 시스템에서 사용되는 컨텍스트의 효율성을 높이는 데 중점을 둔다. 이는 관련성이 높은 정보만을 선별하여 답변 품질을 개선하는 것을 목표로…
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IT
인젠트와 한국딥러닝, RAG 정확도 향상 위해 AI 문서 활용 협력
인젠트와 한국딥러닝이 기업용 생성형 AI 서비스의 문서 활용 역량 강화를 위해 협력한다. 양사는 AI 기반 문서 처리 및 검색증강생성(RAG) 솔루션 고도화를 위한 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다. 이는 RAG 정확도를 높이는 것을 목표로 한다.
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IT
인젠트 문서중앙화 RAG로 AI 검색 신뢰성 확보
인젠트는 문서중앙화와 RAG(검색 증강 생성)를 통해 기업 내 비정형 데이터를 자산화하고 안전한 AI 검색 체계를 구축하는 방법을 제시했습니다. 이는 생성형 AI 환경에서 검색의 신뢰성을 높이는 것을 목표로 합니다. 인젠트는 이러한 전략을 통해 흩어진…
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Haystack은 프로덕션용 에이전트와 RAG 시스템을 위한 오픈 소스 AI 프레임워크이다
Haystack은 프로덕션 환경에 배포할 수 있는 에이전트 및 RAG(검색 증강 생성) 시스템을 위한 오픈 소스 AI 프레임워크입니다. 이 프레임워크는 실제 운영 환경에서 사용될 수 있도록 설계되었습니다. 이는 AI 애플리케이션 개발을 지원하는 데 중…
