접지란 무엇인가요? 왜 점점 더 많은 AI 검색이 '출처 답변 가져오기'를 강조하는 이유
접지는 일반적으로 "모델의 답변을 가능한 한 검증 가능한 외부 정보에 기반하게 만드는 것"으로 이해할 수 있습니다. 가장 일반적인 형태는 모델이 검색 결과, 데이터베이스 기록, 기업 지식 베이스 또는 기타 명시적 출처와 함께 답변을 생성하고, 그 출처들을 함께 가져오는...
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RAG
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플로위즈는 누구를 위한 것인가요? 에이전트와 워크플로우를 그리는 것은 직관적이지만, 복잡한 프로젝트는 복잡해질 수도 있습니다
Flowise의 매력은 명확합니다: 원래 코드에 숨겨져 있던 링크, 에이전트, 툴 호출을 캔버스처럼 당신 앞에 놓아줍니다. 많은 팀에게 가장 강력한 엔지니어링 기반은 아니지만, '프로세스를 먼저 실행'하는 데 매우 좋은 도구입니다. 특히 프레젠테이션, PoC, 내부 프...
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Dify가 셀프 호스팅을 할 가치가 있을까요? 애플리케이션 계층의 폐쇄 루프에 강하며, 가장 가벼운 오픈 소스 AI 플랫폼은 아닙니다
Dify와 같은 프로젝트가 인기를 끌었던 이유는 가장 가벼워서가 아니라, AI 애플리케이션 개발에서 가장 일반적인 기능 계층인 모델 접근, 프롬프트 오케스트레이션, 워크플로우, 지식 기반, 애플리케이션 릴리스, 로그 관찰, 간단한 운영 패널 등을 결합했기 때문입니다. ...
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즉흥 인젝션이란 무엇인가요? 웹페이지, PDF, 지식 베이스가 모두 영향을 미치는 모델의 진입점이 될 수 있는 이유
프롬프트 인젝션은 공격자가 몰래 모델의 동작에 영향을 주는 명령을 모델이 읽을 수 있는 범위에 넣어, 모델이 따라야 할 작업이나 규칙에서 벗어나게 만드는 것을 말합니다. 반드시 '악성 코드'처럼 보이지는 않지만, 종종 웹페이지, PDF 문서, 지식 기반 콘텐츠, 표 노...
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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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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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