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검색 증강 생성 (RAG, Retrieval Augmented Generation)

1. AI 환각 해소, 검색 증강 생성 (RAG, Retrieval Augmented Generation)의 개념 및 필요성 개념 생성형 AI 모델의 정확성과 신뢰성 향상을 위해 응답 생성 전 외부의 신뢰할 수 있는 지식 베이스를 참조하는 대규모 언어 모델(LLM) 최적화 기술 필요성 검색 증강 생성은 사실에 근거한 최신 정보를 통해 AI 환각 현상 등 거대 언어 모델의 문제점을 해소하고

프롬프트 엔지니어링 (Prompt Engineering)

1. 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)의 개요 (1) 프롬프트 엔지니어링의 부각 배경 특정 산업 또는 조직에서 대규모 언어 모델(LLM) 등 생성형(Generative) AI를 효과적으로 활용하기 위해서는 생성형 AI 맞춤화가 필요하며, 프롬프트 엔지니어링을 통해 생성형 AI 맞춤화로 기업/기관의 생산성 향상 가능 특히 LLM(Large Language Model)의 방대한 텍스트 데이터에서 원하는 결과를 얻기 위해 프롬프트(질문)의 최적화가 필요하며, 다양한 방식으로 조작하고 개선하여