RAG의 발전과 효용성

이 게시물은 다양한 LLM 모델 비교와 RAG(검색 기반 생성) 방식의 현황과 장단점을 다룹니다.

주요 내용

• 유료 LLM 모델이 성능과 속도에서 우수하며 가성비도 좋음
• RAG 방식이 LLM 한계 보완 및 현업 활용에 필수적임
• Qdrant 벡터 DB와 llamaindex 프레임워크를 활용한 효율적 작업 사례
• 커스터마이징은 복잡한 코드 분석과 시간이 요구됨
• 성능은 문서 추출, 임베딩 모델 선택, LLM 모델 세 가지 요소에 좌우됨
• 문서 중복(chunk) 저장 기법이 성능 향상에 도움
• RAG는 작업 시간 대비 얻는 이점이 크고 업무 최적화에 유용함