AI 요약관련 정보

• LLMs는 대부분의 문제를 잘 해결하지만, 일부 제약으로 인해 해결할 수 없는 문제가 있습니다. 💡
• LLM은 Leggra 프레임워크를 통해 search augmentation (검색 증강)과 generation (생성)을 결합하여 문제를 해결합니다. 🧩
• search augmentation을 통해 LLM은 새로운 정보를 학습하고 실시간 데이터에 접근하여 정확하고 최신 정보를 제공합니다. 📰
• LLMs가 학습한 데이터만을 바탕으로 답변을 생성할 때는 "hallucination 현상"이 발생할 수 있습니다. 👻
• Vector database는 LLM이 웹, 기사, 문서 등 다양한 자료에서 필요한 정보를 검색하고 사용하는 데 도움을 줍니다. 📚
• Legra 프레임워크는 LLM의 성능을 향상시키고 사용자에게 더 정확하고 신뢰할 수 있는 답변을 제공합니다. 🚀