RAG 서비스로 혁신 시작

대규모 언어 모델을 활용하여 애플리케이션과 서비스를 개선하려고 한다면 Retrieval-Augmented Generation(RAG)이 새로운 지식의 활용과 출력 제어를 동시에 제공합니다. 검색 기능 강화, 문서 요약, 질문 응답 또는 콘텐츠 생성 등 어떤 목표든 RAG 서비스는 고급 AI와 감독 기능을 동시에 제공합니다.

정보 검색 증강 생성이란?

정보 검색 증강 생성(RAG)은 외부 소스의 정보를 통합하여 대형 언어 모델(LLM)의 정확성과 신뢰성을 향상시키는 기술입니다.

검색

사용자가 RAG 기능을 갖춘 LLM에 쿼리를 제출하면 시스템은 외부 지식 베이스에서 관련 정보를 검색합니다.

증강

이 검색된 정보는 LLM의 내부 지식을 보완하는 데 사용됩니다. 기본적으로 LLM은 추가적인 컨텍스트를 받습니다.

생성

마지막으로, LLM은 언어 이해와 증강된 정보를 사용하여 사용자의 쿼리에 대한 응답을 생성합니다.

우리의 정보 검색 증강 생성 서비스

데이터 준비

우리 팀은 LLM을 위해 외부 데이터 소스를 식별하고 준비할 수 있으며, 이러한 데이터가 LLM의 도메인에 적합하고 최신 상태인지 확인합니다.

정보 검색 시스템 구축

우리 전문가들은 벡터 데이터베이스를 사용하여 외부 데이터 소스에서 관련 정보를 검색하고 검색하는 시스템을 설계하고 구현할 수 있습니다.

정보 검색 알고리즘 생성

우리 팀은 사용자 쿼리나 질문을 분석하고 외부 데이터에서 가장 관련성이 높은 부분을 식별하는 알고리즘을 개발할 수 있습니다.

LLM 프롬프트 증강

우리 기술 전문가들은 검색된 데이터나 주요 단어의 발췌를 통합하여 LLM의 응답을 안내하는 시스템을 개발할 수 있습니다.

평가 및 개선

우리는 시스템 성능과 사용자 피드백을 모니터링하여 검색 프로세스와 LLM 교육 데이터를 지속적으로 개선할 수 있습니다.

서비스로서의 RAG의 특징

광범위한 지식에 대한 접근

기존의 LLM은 교육 데이터에 제한되어 있지만, RAG는 지식 베이스에서 방대한 양의 정보에 액세스할 수 있습니다.

우리의 정보 검색 증강 생성 서비스의 이점

유연성

RAG 시스템은 외부 데이터 소스를 조정하여 다양한 도메인에 쉽게 적응할 수 있습니다. 이를 통해 LLM의 광범위한 재교육 없이 새로운 분야에서 생성 AI 솔루션을 신속하게 배포할 수 있습니다.

더 쉬운 시스템 유지 관리

RAG 시스템에서 지식 베이스를 업데이트하는 것은 일반적으로 LLM을 재교육하는 것보다 쉽습니다. 이를 통해 유지 관리가 간소화되고 시스템이 최신 정보로 업데이트된 상태를 유지할 수 있습니다.

지식 소스에 대한 제어

알 수 없는 출처의 방대한 데이터 세트로 교육된 LLM과 달리, RAG 구현을 통해 LLM이 사용하는 데이터 소스를 선택할 수 있습니다.

우리의 작업 프로세스

평가

LLM 애플리케이션에 대한 특정 목표와 원하는 결과에 대해 논의하는 것으로 시작합니다.

데이터 수집 및 프롬프트 엔지니어링

우리의 데이터 엔지니어링 팀은 새로운 데이터 소스를 정리하고 전처리하고 구성합니다.

검색 시스템 설정

다음으로, 프롬프트와 쿼리에 따라 LLM에 관련 정보를 효율적으로 검색하고 제공할 수 있는 검색 시스템을 설정합니다.

LLM 통합

그런 다음 기존 LLM을 RAG 시스템에 통합합니다.

프롬프트 설계

우리의 NLP 전문가들은 LLM을 위한 효과적인 프롬프트와 지침을 설계하기 위해 귀하와 협력할 것입니다.

교육

생성된 텍스트의 품질과 정확성을 향상시키기 위해 RAG 시스템을 교육하고 최적화합니다.

평가

우리 팀은 시스템의 출력을 지속적으로 평가하여 요구 사항을 충족하는지 확인합니다.

정제

이 평가를 기반으로 데이터 소스, 검색 방법 또는 프롬프트를 정제하여 RAG 시스템의 전반적인 효과를 최적화할 수 있습니다.

지속적인 지원

시스템 상태를 모니터링하고 기술적 문제를 해결하며 RAG 기술의 최신 발전 사항을 최신 상태로 유지합니다.

다양한 산업을 위한 RAG 애플리케이션

,핀테크

RAG 모델은 사용자의 금융 데이터 (동의하에)와 같은 청구서를 분석하고 적절한 투자 옵션, 신용 제품, 청구서 또는 예산 전략을 추천할 수 있습니다.

,에드테크

정보 검색 증강 생성은 학생의 강점, 약점 및 학습 속도에 맞춰 관련 콘텐츠를 조정하여 학습 경험을 개인화할 수 있습니다.

,소매

RAG는 기본 사양을 넘어서는 독특하고 유익한 제품 설명을 만드는 데 사용할 수 있습니다.

,부동산

정보 검색 증강 생성은 부동산의 가상 투어를 만들거나 시장 동향 및 부동산 데이터를 분석하여 자동 평가 보고서를 생성하는 데 사용할 수 있습니다.

왜 우리를 선택해야 합니까?

경험

우리 팀은 원하는 결과를 향해 RAG 모델을 안내하기 위한 효과적인 프롬프트 생성에 대한 광범위한 전문 지식을 제공합니다.

데이터 보안

Standupcode는 민감한 정보를 보호하기 위해 강력한 데이터 보안 관행을 적용하며 데이터 개인 정보 보호 규정을 준수합니다.

맞춤화

우리는 귀하의 특정 요구 사항과 데이터 소스에 맞게 정보 검색 증강 생성 모델을 맞춤화할 수 있는 옵션을 제공합니다.

고객 피드백

다음 리뷰는 우리 웹사이트에서 수집된 것입니다.

4 별점 기반 100 리뷰

혁신적인 AI 통합

RAG 구현으로 데이터 정확도가 40% 향상되었으며, 고객 응답 시간이 크게 단축되었습니다.

리뷰 작성자 이도윤 (고객 지원 관리자)

데이터 기반 의사결정 강화

RAG 모델 덕분에 의사결정 프로세스가 30% 개선되었습니다.

리뷰 작성자 최은지 (데이터 분석가)

콘텐츠 생성 능력 향상

RAG 솔루션 덕분에 콘텐츠 생산량이 50% 증가했으며, 높은 품질을 유지할 수 있었습니다.

리뷰 작성자 김준호 (콘텐츠 전략 리드)

실시간 대규모 분석

실시간 인사이트 제공 시스템 덕분에 분석 능력이 35% 향상되었습니다.

리뷰 작성자 박지연 (비즈니스 인텔리전스 관리자)

효율적인 고객 문의 해결

RAG 시스템을 통해 문의 해결 시간이 20% 단축되었습니다.

리뷰 작성자 김영민 (지원 엔지니어)

예외적인 검색 능력

RAG 솔루션 덕분에 검색 정확도가 30% 향상되어 고객이 정보를 더 빠르게 찾을 수 있었습니다.

리뷰 작성자 이수아 (검색 최적화 리드)

가치 있는 예측 인사이트

RAG 기반 시스템을 통해 예측 정확도가 25% 향상되었으며 전략적 계획이 강화되었습니다.

리뷰 작성자 정민재 (전략 기획자)

매끄러운 데이터 통합

기존 플랫폼과의 통합이 매끄럽게 이루어져 데이터 검색 효율성이 30% 증가했습니다.

리뷰 작성자 최은주 (IT 시스템 분석가)

효율적인 문서 요약

문서 처리 시간이 35% 단축되어 팀 생산성이 크게 향상되었습니다.

리뷰 작성자 김민준 (문서 관리 리드)

신뢰할 수 있는 AI 기반 인사이트

RAG 솔루션 덕분에 실행 가능한 인사이트를 제공받아 운영 효율성이 40% 향상되었습니다.

리뷰 작성자 박소연 (운영 관리자)

궁금한 점이 있나요? 아래에서 답변을 찾으세요!

가장 자주 묻는 질문

Retrieval-Augmented Generation(RAG)은 데이터 검색 및 생성 기능을 결합한 하이브리드 AI 모델입니다. 외부 데이터 소스에서 실시간으로 관련 정보를 검색하고 이를 활용하여 정확하고 상황에 맞는 응답을 생성합니다. 이 접근법은 AI 출력의 품질과 정밀도를 향상시켜 최신 정보와 특정 데이터를 필요로 하는 응용 프로그램에 이상적입니다.

기존 AI 모델이 사전 학습된 지식에만 의존하는 것과 달리, RAG는 실시간 데이터 검색을 통합하여 생성 기능을 향상시킵니다. 이를 통해 복잡한 쿼리나 동적인 데이터 시나리오에서도 더 정확하고 상황에 맞는 결과를 생성할 수 있습니다.

RAG는 AI 기반 솔루션의 정확성과 관련성을 향상시켜 더 나은 고객 상호작용, 빠른 의사결정, 개인화된 사용자 경험을 제공합니다. 특히 실시간 정보 검색이 필요한 고객 지원, 콘텐츠 생성, 데이터 기반 분석과 같은 분야에서 유용합니다.

금융, 헬스케어, 전자상거래, 교육과 같은 산업은 RAG의 혜택을 누릴 수 있습니다. 이 기술은 세부적이고 정확한 응답을 제공하고 복잡한 프로세스를 자동화하며 데이터 기반 의사결정을 위한 인사이트의 품질을 높입니다.