📑 LLM일반적인 LLM의 문제점- 할루시네이션: 실제로 존재하지 않는 정보를 지어냄. 요즘은 프롬프트 처리(ex. 모르면 대답하지 않기 등)가 잘 되어있어서 덜하다.- 학습된 지식이 아니면 답변이 어려움. 정확한 답변을 얻으려면 맥락을 제공해야 함. RAGRetrival-Augmented Generation. 검색증강생성.답이 있을만한 문서를 검색해서 정보가 들어있는 문서들을 잘게 쪼개서 임베드.그리고 그 임베딩들을 DB에 저장.질문과 연관되어 보이는 것을 잘게 쪼갠 것들 중에서 골라 가져오고(Retrieve) 그것들이 맥락이 됨.그것들을 프롬프트에 추가하고, LLM이 그것을 읽고 답변을 준다. 컴퓨터가 비슷한 문서를 찾는 방법컴퓨터에서 유사도를 비교할 때 (두 점 사이의 거리를 계산하는 것..
