환각에 작별 인사

현재 대규모 언어 모델은 벡터 데이터베이스의 한계에 있습니다. 벡터 데이터베이스는 기능에도 불구하고 종종 데이터 '환각'으로 이어집니다.

이러한 차이를 해결하고 특정 사용 사례에서 기본 LLM 정확도를 개선하기 위해 RAG는 매우 유용했지만 현재는 벡터 DB 사용으로 제한됩니다.

잠재력을 최대한 발휘하려면 컨텍스트가 필요하며 지식 그래프가 이를 위해 구축되었습니다.

그래프 RAG 입력

Standupcode는 혁신적인 솔루션인 GraphRAG를 소개합니다. 지식 그래프의 풍부한 컨텍스트와 RAG 작업의 역동적인 힘을 결합하여 LLM이 복잡한 질문에 보다 정확하게 답변하는 데 필요한 컨텍스트를 제공합니다.

결과? 데이터의 진정한 본질을 포착하는 정확하고 관련성이 높으며 통찰력 있는 답변.