RAG vs. 미세 조정: 문제를 먼저 진단하세요

관찰할 수 있는 실패 식별

실패한 사례로 시작하여 시스템에 답변에 필요한 증거가 있는지 물어보세요. 정책 문서가 없는 경우 모델을 변경하면 검색 문제를 해결하기보다는 숨길 수 있습니다. 증거가 있지만 출력이 필수 형식을 반복적으로 무시한 경우 지침과 동작을 조사합니다. 우리는 이러한 실패 클래스를 별도로 유지하는 것을 권장합니다. 이를 통해 다양한 실험이 이루어지며 개선 사항을 해당 변경 사항의 원인으로 돌리는 것이 더 쉬워집니다.

실질적인 기준선 확립

학습 파이프라인을 추가하기 전에 명확한 지침, 대표적인 예 및 관련 컨텍스트를 시도해 보세요. OpenAI는 반복적인 평가 및 최적화 프로세스를 설명하지만 현재 문서에서는 미세 조정 플랫폼이 중단되어 신규 사용자가 사용할 수 없다는 경고도 나와 있습니다. 미세 조정을 공급자와 모델에 따라 가용성이 달라지는 아키텍처 옵션으로 처리합니다. 지원되는 표면과 기본 모델의 수명주기를 확인하지 않고 이전 튜토리얼을 중심으로 프로젝트를 디자인하지 마십시오.

증거: OpenAI 모델 최적화 [1]

올바른 측정항목을 비교하세요

증거 가용성 및 답변 지원에 대한 테스트 검색 변경. 관찰한 정확한 일관성 문제에 대한 테스트 동작 변경. 공유된 보류 세트는 최종 애플리케이션을 비교하는 데 도움이 되며 구성요소 측정값은 성능이 변경된 이유를 보여줍니다. 최종 평가에서 교육 예제를 제외하고 거의 중복된 항목을 처리하는 방법을 문서화하세요. 표는 측정 정의를 제안합니다. 이는 하나의 기술이 특정 정확도를 달성하거나 단일 임계값이 모든 제품에 적용된다고 주장하지 않습니다.

업데이트 실험 실행

개정된 제품 제한과 같은 통제된 소스 변경을 선택하고 시스템을 통해 이를 따르십시오. 업데이트가 필요한 문서, 인덱스, 프롬프트, 예제 및 캐시를 확인하세요. 이전 정책이 더 이상 새 정책보다 우선하지 않고 액세스 권한이 없는 사용자가 해당 정책을 검색할 수 없는지 확인하세요. 이 실험은 정적 벤치마크가 놓친 운영 작업을 보여줍니다. 팀이 보유할 수 있는 유지 관리 요구 사항이 있는 접근 방식을 선택한 다음 각 자재 소스 또는 모델 변경 후에 평가를 반복합니다.

AI에서 RAG는 무엇을 의미하나요?

RAG는 검색 증강 생성(retrieval-augmented Generation)을 나타냅니다. 애플리케이션은 정보를 검색하여 답변 생성을 위한 컨텍스트로 제공합니다. 검색은 모델에 추가 증거를 제공합니다. 대답이 옳다는 것을 입증하지는 않습니다. RAG 검색에는 여전히 적절한 소스, 액세스 경계, 누락되거나 상충되는 증거를 식별하는 방법이 필요합니다.

대화형 애플리케이션의 경우 Rubrex는 이전 가정을 전달하는 대신 후속 질문이 현재 요청에 대한 증거를 검색하는지 여부를 확인할 것을 권장합니다. 에이전트 RAG를 사용하면 시스템은 작업 중에 검색 단계나 기타 작업을 선택할 수 있습니다. 그러한 결정과 중단 조건은 물론 최종 답변도 평가합니다. 자유를 더하기 전에 간단하고 고정된 작업 흐름을 기준으로 사용하세요.

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