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요지는 이렇습니다. LLM이 아무리 방대한 데이터를 학습한다한들, 최신 정보를 실시간으로 반영하기는 어렵습니다. 모델은 '학습'한 데이터에 기반해서 답변해줄 수 있는 거니까요. 그러면 사용자가 최신 정보를 물었을 때, 어떻게 답변해야 할까요? '참고 자료'를 주면 됩니다. 어린 자녀를 키운다고 생각해보세요. 자녀가 여러분에게 이렇게 묻습니다. "아빠, 썰물은 왜 생기는 거예요?". 바로 답하실 수 있는 분도 있으시겠지만, 인터넷에 검색한 후, 그 내용을 참고해서 아이에게 답해주시는 분도 계씰 겁니다. RAG는 여기서 후자에 해당한다고 생각하시면 됩니다. 인터넷에 관련 내용을 검색하고, 이를 기반으로 인공지능 모델이 답변해주는 것이죠. 퍼플렉시티는 이러한 기능을 특화했다고 말하는 것이고, 그래서 답변을 해줄 때 출처도 명확하게 표시해주기도 합니다. 그러면 ChatGPT는 RAG를 안하냐? 합니다. Gemini는 RAG 안하냐? 합니다. 단지 사용자가 체감할 수 있을 정도로 그런 강점이 보이느냐는 다른 문제겠지만요.
퍼플렉시티, ChatGPT, 딥시크, 클로드, 하이퍼 클로바 등등 모두 생성형 AI입니다. 하나하나 설명하면 너무 기니까 요약하자면, 과거 인공지능은 '이해'와 '생성' 두 단계로 나누어 데이터를 처리했습니다. 모델 구조단으로 말하면 '인코더'와 '디코더'로 나뉜 것이죠. 인공지능 기술과 모델 사이즈가 커지며, 이제는 '이해' 단계를 따로 두지 않더라도 인공지능 모델이 높은 성능이나 유용한 정보를 제공할 수 있게되었습니다. 퍼플렉시티, ChatGPT, 딥시크 등등 모두 디코더 기반 모델이며 동시에 생성형 AI입니다. 따라서 퍼플렉시티는 검색 AI이고, ChatGPT는 생성형 AI라는 말은 약간 오류가 있습니다. 둘다 생성형 AI거든요. 그렇다면 왜 퍼플렉시티는 검색AI라는 별명이 있는가? 실제로 퍼플렉시티는 검색에 강점이 있다는 식으로 광고하기도 했습니다. 그건 'RAG'라는 기술을 아실 필요가 있습니다. RAG는 'Retrieval-Augmented Generation'의 약어 입니다. 영어 알파벳만 보셔도 아시겠지만, '검색(Retrieval)'과 '생성(Generation)'이 동시에 있습니다.
커버낫이라 일단 사봄.
법률 관련 수험생 입장에서(주관적) 챗지피티- 어려운 쟁점을 쉽게 풀어주거나, 쉬운 사례를 만들어 적용해준다 퍼플렉시티-답변 관련 출처 및 근거 명확히 알려준다.
아쉽네요… 꼭 필요했던건데 ㅜㅜ
어미새
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어미새
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