rag-the-next-generation of-conversational-ai-chatbots
이 저장소는 최첨단 대화식 AI 챗봇을 구축하기위한 RAG (검색된 세대)의 포괄적 인 가이드 및 구현을 제공합니다.
헝겊이란?
RAG는 미리 훈련 된 언어 모델 (LLM)의 힘을 결합하여 정보 검색 기술과 결합합니다.
- 보다 정보가 많고 정확한 응답 : 외부 지식 기반에 액세스하고 활용하여 사실상 정확한 정보를 제공합니다.
- 강화 된 유창성 및 일관성 : LLM을 활용하여 자연스럽고 매력적인 대화 언어를 생성합니다.
- 사용자 의도에 대한 이해 개선 : 정보 검색을 통해 더 깊은 맥락을 얻고보다 관련성있는 응답을 초래합니다.
당신이 찾을 것 :
- Rag Architecture 및 그 구성 요소에 대한 자세한 설명 : 기본 개념과 이들이 어떻게 작동하는지 이해합니다.
- 자신의 Rag Chatbot을 구축하려는 단계별 가이드 : 특정 요구에 맞는 Rag를 구현하고 사용자 정의하는 방법을 배우십시오.
- 미리 훈련 된 헝겊 모델 및 샘플 데이터 세트 : 즉시 사용 가능한 리소스를 신속하게 시작하십시오.
- 코드 예제 및 튜토리얼 : 실용적인 예를 통해 학습하는 방법을 통해 래그 챗봇을 구축하고 훈련시키는 방법을 배우십시오.
이게 누구야?
- 차세대 챗봇 구축에 관심이있는 개발자와 연구원.
- Rag의 작동 방식과 대화의 잠재력을 이해하고 싶은 사람은 누구나 AI.
- 자신의 Rag 챗봇을 구축하기위한 즉시 사용 가능한 솔루션을 찾는 사람.
오늘 시작하세요!
이 저장소를 복제하고 문서를 탐색하고 Rag로 자신의 지능형 챗봇을 구축하기 시작하십시오!
