RAG란 무엇인가요? 왜 지식 기반 Q&A는 검색 없이는 할 수 없는 이유
RAG는 검색-증강 생성(Retrieval-Augmented Generation)의 약자로, 중국어로는 일반적으로 회수-증강 생성(Retrieval-Augmented Generation)이라고 불립니다. 핵심은 모델이 모든 정보를 기억하게 하는 것이 아니라, 먼저 외부...
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지식 기반 Q&A
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Reranker란 무엇인가요? 왜 지식 기반이 여전히 부정확한 걸까요?
리랭커는 '2차 선발 결과'를 담당하는 검색 시스템 계층입니다. 보통 초기 리콜 후에 나타나며, 가장 관련 있는 콘텐츠를 우선 배치하기 위해 "모든 룩 관련" 세그먼트를 재배열하는 데 사용됩니다. 많은 지식 기반 시스템이 검색되지 않지만, 뒷줄이 잘못되어 모델이 최적이...
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PDF를 업로드한 후에도 왜 AI가 여전히 틀리나요? 문제는 보통 모델이 아니라 OCR, 레이아웃, 그리고 다이싱에 있습니다
PDF를 업로드한 후에도 AI는 여전히 틀린 답변을 하고, 문제는 모델이 그것을 읽을 수 있느냐가 아니라 예상하는 '깨끗한 텍스트'가 전혀 아니라는 점입니다. PDF는 종종 기계용 타이포그래피 컨테이너로, 스캔된 이미지, 이중 열 레이아웃, 스프레드시트, 헤더와 하단,...
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왜 지식 기반 질문은 항상 질문에 답할까요? 보통 다이싱, 리콜, 그리고 맥락 스플라이싱에서 문제가 생기는 경우가 많습니다
지식 기반 Q&A는 문제가 아니며, 10번 중 9번은 모델이 갑자기 멍청해진 것이 아니라, 자료가 검색 링크 앞에서 비뚤게 입력되는 경우입니다. 가장 흔한 세 가지 문제는 너무 잘게 찢어지거나 엉망인 편집, 부정확한 리콜 결과, 그리고 맥락상 잘못된 내용 순서와 경계입...
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Coze는 스마트 고객 서비스에 좋은가요? 어떤 장면이 할 가치가 있고, 어떤 장면이 서두르지 않는지 말이죠
Coze는 지능적인 고객 서비스에 매우 적합하지만, 어떤 종류의 고객 서비스를 말하는지 이야기할 때만 가능합니다. FAQ 답변, 지식 문의, 양식 안내, 티켓 분류 문제를 해결하고 싶다면 Coze 같은 플랫폼이 보통 적합한 선택입니다. 하지만 복잡한 애프터세일, 감정적...
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