봉화 스드메 준비후기와 리뷰 정보 제공

Retrieval-Augmented 리뷰 중심 정보 제공 Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks (2020)저자: Patrick Lewis, Ethan Perez, Aleksandra Piktus, Fabio Petroni, Vladimir Karpukhin, Naman Goyal, Heinrich Küttler, Mike Lewis, Wen-tau Yih, Tim Rocktäschel, Sebastian Riedel, Douwe Kiela개요이 논문은 RAG 모델을 제안하여 지식 집약적인 자연어 처리(NLP) 작업의 성능을 향상시키는 방법을 연구RAG 모델은 대규모 사전 학습된 언어 모델과 외부 지식 베이스를 결합해 더 정확하고 사실적인 텍스트 생성이 목표 (노 할루시네이션)핵심 개념파라메트릭 메모리와 비파라메트릭 메모리: RAG는 사전 학습된 seq2seq 리뷰 중심 정보 제공 모델(파라메트릭 메모리)과 Wikipedia의 밀집 벡터 인덱스(비파라메트릭 메모리)를 결합하여 동작함. 이는 모델이 파라미터 외부의 방대한 정보를 검색하고 활용할 수 있게 함두 가지 RAG 구성:RAG-Sequence: 전체 생성된 시퀀스 동안 동일한 검색된 패시지를 사용RAG-Token: 각 토큰마다 다른 패시지를 사용할 수 있어 생성의 다양성과 구체성을 향상시킴실험 및 결과오픈 도메인 질문 응답(Open-Domain QA): Natural Questions, TriviaQA 등의 데이터셋에서 테스트됨. 전통적인 추출 기반 QA 모델과 파라메트릭 전용 모델보다 더 정확하고 사실적인 답변을 생성추상적 질문 응답(Abstractive 리뷰 중심 정보 제공 QA): MSMARCO 데이터셋을 사용하여 평가됨. 검색된 패시지를 기반으로 자유 형식의 텍스트 응답을 생성하는 능력을 보여줌제퍼디 질문 생성(Jeopardy Question Generation): Jeopardy 질문 생성을 통해 복잡한 질문을 생성하는 능력을 평가함. RAG는 베이스라인 모델에 비해 구체적이고 사실적인 콘텐츠 생성에서 상당한 향상을 보임논문은 RAG 모델이 지식 집약적인 NLP 작업에서 뛰어난 성능을 발휘하며, 더 구체적이고 다양하며 사실적인 언어를 생성할 수 있음을 입증함​ (ar5iv)​​ (NeurIPS Proceedings)​​ (NIPS)​​Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey (2023)저자: 리뷰 중심 정보 제공 Yunfan Gao, Yun Xiong, Xinyu Gao, Kangxiang Jia, Jinliu Pan, Yuxi Bi, Yi Dai, Jiawei Sun, Meng Wang, Haofen Wang개요Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey&quot논문은 RAG 기술의 발전과 그 응용을 포괄적으로 검토하고, 대형 언어 모델(LLM)의 능력을 향상시키기 위한 방법을 다룸.주요 기여RAG 발전: 검색 메커니즘과 LLM의 통합을 강조하며 RAG 모델의 발전을 논의함.응용 분야: 오픈 도메인 QA, 정보 검색, 콘텐츠 생성 등 다양한 응용 분야를 다룸.도전 과제 및 미래 리뷰 중심 정보 제공 방향: 검색 정확도 향상, 모호한 쿼리 처리, 더 다양한 데이터 소스 통합 등의 과제를 식별하고 이를 해결하기 위한 미래 연구 방향을 제시함.​Your RAGs powered by Google Search technology구글 검색 기술로 구동되는 RAG 모델은 웹에서 가장 관련성 높은 정보를 검색하여 생성된 응답의 정확성과 관련성을 높임. 이는 다음과 같은 이점을 제공최신 정보 제공: 최신 데이터에 기반한 콘텐츠를 생성하여 정확성을 보장함.향상된 관련성: 맥락에 맞는 정보를 검색하여 응답의 구체성과 정확성을 높임.그렇다면 RAG와 UX 리뷰 중심 정보 제공 분야와 어떤 관계가 있을까?UX 분야에서 RAG 기술을 활용하면 사용자 상호작용을 크게 개선할 수 있음. 다음과 같은 응용이 가능할 것 같다.향상된 검색 경험: 사용자에게 정확한 답변과 요약을 실시간으로 제공예를들어) 사용자가 특정 건강 정보를 검색할 때, RAG를 활용한 검색 엔진은 단순히 웹 페이지 목록을 제공하는 대신, 관련된 최신 의학 논문과 전문가의 의견을 요약하여 제공함. 예를 들어, 고혈압 치료 방법을 검색하면 최신 치료법, 부작용, 환자 후기 등을 종합한 요약을 실시간으로 제공할 수 리뷰 중심 정보 제공 있음​지능형 어시스턴트: 방대한 외부 지식을 접근하여 유틸리티와 신뢰성을 높이는 어시스턴트 개발이 가능예를들어) 스마트 홈 어시스턴트가 RAG 기술을 사용하여 사용자 질문에 더 정확하고 구체적인 답변을 제공할 수 있음. 사용자가 이번 주말에 뉴욕에서 할 만한 활동은?이라고 물으면, 어시스턴트는 최신 이벤트, 날씨 정보, 추천 레스토랑 등을 종합하여 사용자 맞춤형 제안을 제공할 수 있음​콘텐츠 개인화: 최신 데이터를 기반으로 한 정보와 추천을 맞춤 제공하여 사용자 만족도를 향상시킴예를들어) 스트리밍 서비스에서 RAG를 사용하여 사용자 취향에 맞춘 리뷰 중심 정보 제공 영화나 음악 추천을 제공할 수 있음. 사용자가 최근에 본 영화 리뷰를 검색하면, RAG는 사용자의 시청 기록과 현재 리뷰 트렌드를 기반으로 다음에 볼 만한 영화를 추천함. 예를 들어, 최근에 공포 영화를 즐겨 본 사용자에게는 최신 공포 영화 리뷰와 평점을 제공하면서, 비슷한 장르의 다른 영화를 추천할 수 있음​이러한 방식으로 RAG를 UX 디자인에 통합하면 보다 역동적이고 응답성이 뛰어난 정보 제공이 가능하여 사용자 경험을 크게 향상시킬 수 있을 것 같고, 관련해서 아이디어 발전시켜보고 리뷰 중심 정보 제공 싶다.