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국어 RAG 솔루션 성능 평가 ??→ 올거나이즈에서 운영중인 RAG리더보드에서 사용하는 벤치마크 데이터 셋 올거나이즈가 국내 최초로 검색 증강 생성(RAG) 성능을 평가하는 '알리 RAG 리더보드'를 공개했습니다. 이 리더보드는 금융, 공공, 의료, 법률, 커머스의 5개 분야에서 한국어 RAG 성능을 평가합니다. 이를 통해 기업들은 가장 적합한 RAG 솔루션을 비교하고 도입할 수 있습니다​ (AI타임스)​​ (올거나이즈, 기업 생산성을 혁신하는 LLM Enabler)​. 리더보드는 답변 유사도 및 정확도를 판단하는 5개의 평가 도구를 사용하여 성능을 평가합니다. 이 도구들은 답변의 정확성과 유사성을 측정하며, 각 평가 결과에서 3개 이상의 도구가 오류 없이 통과된 경우에 '이상 없음'으로 판정합니다​ (..

고급 RAG 기술의 각 방법론 및 성능 평가: 검색 및 생성 성능 중심 Retrieval-Augmented Generation(RAG)는 외부 지식 소스로 부터 추가적인 정보를 통합하여 대형 언어 모델(LLM)을 개선하는 과정이다, 이를 통해 LLM은 더 정확하고 문맥을 고려할 수 있는 답변은 생성하며, 환각(hallucination)을 방지할 수 있게 되었다. 이러한 장점을 가진 RAG는 2023년 이후 LLM 기반 시스템에서 범용적으로 사용되는 아키텍처로 자리 잡았다.RAG Framework의 3가지 범주Navie RAGAdavanced RAGModular RAG 1. Naive RAG1-1. Navie RAG의 개념 및 설명기본 RAG (Retrieval-Augmented Generation)은 R..