Rag

프로젝트를 진행하면서 RAG를 구현하게 되었다. 어떻게 RAG를 구현하였는지 그 구현기를 포스팅하겠다.참고로 시행착오를 엄청 겪으면서 구현했기 때문에 조금 길다.RAG란 무엇인가?LLM은 기존에 가지고 있는 지식만을 가지고 사용자의 질문에 답변할 수 밖에 없는데, 만약 사용자의 질문이 LLM이 학습한 지식의 범위를 벗어난다면 이에 답하지 못하거나 할루시네이션이 발생할 가능성이 크다.외부의 지식과 사용자의 질문을 같이 LLM에게 제공하여 답변할수 있도록 하는 방법이 바로 RAG이다.왜 RAG를 구현했나?내 프로젝트는 일기를 기반으로 하는 프로젝트였다. 내가 구현하고 싶었던 방식은 사용자의 질문에 가장 알맞은 일기를 검색해서 사용자에게 건네주는 방식인데, 단순한 키워드 검색이나 벡터 검색은 이를 구현하기에는..

7월 26일, 최종 발표를 마지막으로 프로젝트가 끝났다.초반에는 기획부터 굉장히 삐걱거리던 프로젝트였는데, 나중에는 협력사 분들께 명함을 받게 되었다니 참으로 감개무량하구나프로젝트를 진행하며 있었던 일을 정리해두겠다.이건 우리 프로젝트 링크https://github.com/B1A4-NMM krafton-jungle 나만무 team B1A4krafton-jungle 나만무 team B1A4 has 4 repositories available. Follow their code on GitHub.github.com 기획처음에 우리가 아이데이션을 하면서 나왔던 것에는 malloc lab 시각화 사이트, 산에 있는 식물을 찍어서 도감화, 길거리에 음악 던지고 줍기, 감정 기반의 일기 서비스, 자동으로 만들어지는 ..