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Advanced RAG - 수정 RAG (Corrective RAG) 본문

Python/LLM

Advanced RAG - 수정 RAG (Corrective RAG)

니비앙 2025. 1. 29. 12:53

수정 RAG(Corrective RAG)

수정 RAG 모델은 표준 RAG를 기반으로 구축되지만, 생성된 응답의 잠재적 오류나 불일치를 수정하도록 설계된 계층을 추가한다. 검색 및 생성 단계 후 수정 메커니즘을 사용해 생성된 출력의 정확성을 확인하는 식이다. 검색된 문서의 추가 참조나 모델의 미세 조정, 모델이 출력을 자체 평가하는 피드백 루프 구현을 통하는 식이다.

수정 RAG는 의료나 법률, 과학과 같이 고도의 정확성이 필요한 분야에서 유용하다. 생성 단계를 개선하고 가장 신뢰할 수 있는 출처와 출력을 일치해 모델 응답에 대한 신뢰를 강화한다.

 

https://arxiv.org/abs/2401.15884

 

Corrective Retrieval Augmented Generation

Large language models (LLMs) inevitably exhibit hallucinations since the accuracy of generated texts cannot be secured solely by the parametric knowledge they encapsulate. Although retrieval-augmented generation (RAG) is a practicable complement to LLMs, i

arxiv.org

 

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