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LLM의 환각과 학습되지 않는 내용에 답변하기 위한 RAG(Retrieval Augmented Generation)이 널리 사용되고 있습니다.
RAG에서는 필연적으로 고효율의 Retriever 가 필요합니다. 이번 시간을 통해 기업용 데이터를 위한 Retriever 전략에 대해 이야기해보겠습니다.
■ 발표자 소개
신기빈 (Allganize)
Neowiz, Naver, LINE에서 Backend Engineer로 일해오다 2018년부터 AI 분야에서 일하고 있습니다.
궁극적으로는 AI를 통해 모든 사무직 노동자의 생산성 향상을 목표로 하고 있습니다.
지금은 LLM을 통해서 생성형 인지검색 성능을 높이기 위해 고군분투 중입니다.
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- 제8회 데보션 테크 데이 - AI 인프라의 핵심, 데이터센터를 말하다 발표 요약 및 영상 공유
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