generation1 [LLM & RAG] RAG Procedure 1. Indexing: 외부 지식 소스를 효과적으로 검색할 수 있도록 미리 준비하는 단계대규모 문서 집합(예: 위키백과, 뉴스 데이터, 논문 등)을 수집각 문서를 작은 청크(예: 문장, 단락)로 나누고, 개별 벡터 임베딩으로 변환벡터 DB(예: FAISS, ANNoy, Elasticsearch 등)에 저장→ 빠르고 효율적인 검색을 위해 벡터 기반 색인(index) 구축2. User Input (사용자 입력): 사용자의 질의(질문, 문장 등)를 모델이 처리할 수 있는 형태로 변환사용자가 자연어 형태로 질문을 입력 (예: “Who discovered penicillin?”)입력된 텍스트를 벡터 임베딩(예: BERT, DPR, OpenAI embedding 등)으로 변환→ 사용자의 질문이 숫자로 표현된 벡터.. 2025. 4. 1. 이전 1 다음 반응형
