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개념RAG란 무엇인가?RAG (Retrieval-Augmented Generation)는 대규모 언어 모델(LLM)의 성능을 향상시키기 위해 검색(Retrieval) 단계를 생성(Generation) 단계 이전에 추가하는 방식입니다.핵심 특징검색 기반: 외부 지식 베이스에서 관련 문서를 검색하여 활용생성 기반: 검색된 정보를 바탕으로 텍스트 생성정보 신뢰성 향상: 최신 정보와 도메인 특화 정보 활용 가능할루시네이션 감소: 검색된 문서 기반으로 생성하여 거짓 정보 생성 감소RAG의 필요성일반적인 LLM의 문제점을 해결합니다:오래된 정보: 학습 데이터 기준 이후의 정보 부재도메인 지식 부족: 특화된 분야 정보 제한할루시네이션: LLM이 존재하지 않는 정보 생성투명성 부족: 답변의 출처를 알 수 없음메커니즘R..

멀티모달 임베딩이란?멀티모달 임베딩(Multimodal Embedding)은 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 여러 종류의 데이터(모달리티)를 하나의 공통된 벡터 공간(벡터 표현)으로 변환하는 딥러닝 기술입니다. 이를 통해 서로 다른 모달리티 간의 의미론적 관계를 수치적으로 표현할 수 있으며, 이미지 텍스트 매칭, 크로스 모달 검색, 시각 질문 응답 등 다양한 작업에 활용됩니다.멀티모달 학습의 필요성현실의 데이터는 다양한 형태로 존재합니다:이미지 캡셔닝: 이미지만으로는 표현하기 어려운 정보를 텍스트로 설명교차 검색: "강아지"라는 단어로 강아지 이미지를 검색의미 통일: 같은 의미를 텍스트와 이미지로 다르게 표현해도 동일하게 인식멀티모달 임베딩은 이러한 이질적인 데이터 간의 의미를 통일된 벡터 공간에서..