RAG 도입기 — 챗봇을 만들다

1. 소개

이 문서는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 모델을 소개하고, 챗봇 개발에 이 모델을 활용하는 방법을 다룹니다.

2. RAG란 무엇인가?

RAG는 정보 검색 및 생성을 결합한 통합 모델로, 검색된 정보를 바탕으로 응답을 생성하는 챗봇에 적합합니다.

3. RAG 모델 구성 요소

RAG 모델은 Information Retriever와 Generator로 구성되어 있으며, 두 요소가 협력하여 적합한 응답을 생성합니다.

4. 챗봇에 RAG 모델 적용하기

RAG 모델을 챗봇에 적용하기 위해서는 학습 데이터 구축, 모델 학습, 평가 및 튜닝 등의 단계를 거쳐야 합니다.

5. 결론

RAG 모델은 챗봇의 성능을 향상시키는 데 많은 잠재력을 지니고 있으며, 적절한 활용을 통해 더 나은 챗봇 경험을 제공할 수 있습니다.