AI · · WebLab Corp 편집부
검색 증강 생성이 AI 웹 제품에 더하는 가치, 도움이 되는 영역, 평가가 여전히 중요한 이유를 알아보세요.
모델에 관련 맥락을 제공하세요
IBM은 검색 증강 생성, 즉 RAG를 모델과 외부 지식을 연결하는 방식으로 설명합니다. 답변 생성 전에 관련 자료를 검색하여 프롬프트에 추가합니다. 이는 모델의 학습 데이터 밖의 정보가 필요한 제품 도우미를 지원할 수 있습니다.
유용한 맥락이 정확성을 보장하지는 않습니다
IBM은 RAG가 모델의 오류 가능성을 없애지는 않는다고도 설명합니다. WebLab Corp의 구현 관점은 검색 품질, 출처 확인, 이용할 수 없는 정보, 시스템이 답변하지 말아야 할 때의 응답 등 사용자 작업 전체를 시험하는 것입니다.
범위가 정해진 지식 작업에서 시작하세요
승인된 문서 모음 하나와 대상 사용자 집단 하나를 선택하세요. 각 출처를 볼 수 있는 사람과 업데이트 유지 방식을 정하세요. 기능을 확대하기 전에 소수의 대표 질문으로 답변을 비교하세요.
출처 및 추가 읽을거리
링크된 IBM 자료를 참고하여 WebLab Corp가 직접 작성한 편집 콘텐츠입니다. IBM은 이 글을 후원하거나 보증하지 않습니다. 구현 권고 사항은 WebLab Corp의 관점입니다.
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