0. 시작하기 최근 AI 연구에서 RAG(Retrieval Augmented Generation) 모델의 성능을 더욱 향상시키기 위한 다양한 접근 방법이 시도되고 있습니다. 그중에서도 HyDE(Hypothetical Document Embeddings) 기법은 기존 방법들과 달리 정보 검색의 정확도와 생성 모델의 품질을 동시에 높이는 데 큰 잠재력을 보여주고 있습니다. 본 블로그에서는 이론적 배경부터 실제 적용 방안까지, HyDE를 활용하여 RAG 모델의 성능을 극대화하는 방법을 체계적으로 소개하고자 합니다. 이 내용은 선한인공지능연구소 권태욱 소장과 김호연 인턴이 공동으로 작성하였습니다. 여러분의 AI 모델이 한 단계 더 진화할 수 있는 길을 함께 모색해 보시길 바랍니다. 1. RAG1-1. 기존 LL..
