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대규모 언어모델(LLM)의 가장 큰 단점인 '환각 현상', 즉 AI가 잘못된 정보를 조합해 만들어내는 오류를 해결하기 위해 '검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation·RAG)' 기술이 주목받고 있습니다. RAG는 LLM의 한계를 보완하여 외부 데이터와 비교한 후 정확한 답변을 제공하는 기술입니다. 이를 통해 AI의 답변 정확도를 높일 수 있으나, 성공적인 구현을 위해서는 신뢰도 높은 데이터 확보가 필수적입니다. RAG의 도입은 기업 내부 데이터 관리의 중요성을 강조하며, AI 업계는 이 기술을 B2B 서비스에 접목시키고 있습니다.

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@생각해볼만한 것@

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1. 환각 현상의 이해: 대규모 언어모델(LLM)의 '환각 현상'이란 무엇이며, 이로 인해 발생할 수 있는 문제점은 어떤 것이 있을까요?

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2. RAG 기술의 역할: '검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation·RAG)' 기술이 LLM의 환각 현상을 해결하기 위해 어떤 방식으로 작동할까요?

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3. 데이터의 중요성: AI 기술, 특히 RAG의 성공적인 구현을 위해 어떻게 신뢰도 높은 데이터 세트를 확보하고 관리해야 할까요?

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4. 비용과 효율성 비교: 파인 튜닝 방식과 RAG 기술 사이의 비용 및 효율성 측면에서의 차이점은 무엇인가?

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5. 기업 내 데이터 관리의 중요성: RAG 기술을 효과적으로 적용하기 위한 기업 내 데이터 관리는 얼마나 중요할까요?

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