RAG를 위한 LLM 에이전트 구축:_scratch부터 시작하여 더 나아가기: 종합 가이드

GPT-3, GPT-4와 같은 LLM은 최신 정보检索에 어려움을 겪을 수 있으며, 때때로 허구 또는 잘못된 정보를 생성할 수 있습니다.
检索 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG)은 LLM의 힘을 외부 지식检索와 결합하는 기술입니다. RAG를 사용하면 LLM 응답을 사실적이고 최신 정보에 기반하여 정확도와 신뢰도를 크게 향상시킬 수 있습니다.
이 블로그 게시물에서는 RAG를 위한 LLM 에이전트를_scratch부터 구축하는 방법에 대해 살펴보겠습니다. 아키텍처, 구현 세부 정보 및 고급 기술에 대해 깊이 있게 다루어 보겠습니다. RAG의 기본부터 복잡한推論 및 작업 실행이 가능한 소피스틱한 에이전트를 생성하는 모든 것을 다루어 보겠습니다.
RAG 에이전트를 구축하기 전에 RAG가 무엇인지 및 왜 중요한지 이해해 보겠습니다.
RAG, 즉检索 증강 생성은 정보检索와 텍스트 생성을 결합하는 하이브리드 접근 방식입니다. RAG 시스템에서:

• 질의를 사용하여 지식 베이스에서 관련 문서를检索합니다.
• 이러한 문서를 원래 질의와 함께 언어 모델에 제공합니다.
• 모델은检索된 정보와 질의를 기반으로 응답을 생성합니다.

RAG