검색 증강 생성 사용 사례

다음은 RAG 접근 방식을 사용하는 일반적인 사용 사례입니다.

• 검색 엔진 - RAG 지원 검색 엔진은 검색 결과에 더 정확하고 up-to-date의 추천 코드 조각을 제공할 수 있습니다.

• 질문 응답 시스템 - RAG는 질문 응답 시스템의 응답 품질을 개선할 수 있습니다. 검색 기반 모델은 유사성 검색을 사용하여 답변이 포함된 관련 구절 또는 문서를 찾습니다. 그런 다음 해당 정보를 기반으로 간결하고 관련 있는 응답을 생성합니다.

• 소매 또는 전자 상거래 - RAG는 보다 관련성이 높고 개인화된 제품 추천을 제공하여 전자 상거래에서 사용자 경험을 개선할 수 있습니다. RAG는 사용자 기본 설정 및 제품 세부 정보에 대한 정보를 검색하고 통합하여 고객에게 더 정확하고 유용한 추천을 생성할 수 있습니다.

• 산업 또는 제조 - 제조에서 RAG를 사용하면 공장 공장 운영과 같은 중요한 정보에 빠르게 액세스할 수 있습니다. 또한 의사 결정 프로세스, 문제 해결 및 조직 혁신에도 도움이 될 수 있습니다. 엄격한 규제 프레임워크 내에서 운영하는 제조업체의 경우 RAG는 업계 표준 또는 규제 기관과 같은 내부 및 외부 소스에서 업데이트된 규정 및 규정 준수 표준을 신속하게 검색할 수 있습니다.

• 의료 - RAG는 정확하고 시기적절한 정보에 대한 액세스가 중요한 의료 산업에서 잠재력을 가지고 있습니다. RAG는 외부 소스에서 관련 의료 지식을 검색하고 통합하여 의료 애플리케이션에서 보다 정확하고 컨텍스트 인식 응답을 제공할 수 있습니다. 이러한 애플리케이션은 궁극적으로 모델이 아닌 호출을 수행하는 인간 임상의가 액세스할 수 있는 정보를 강화합니다.

• 법률 - 복잡한 법률 문서가 쿼리 컨텍스트를 제공하는 인수 합병과 같은 법률 시나리오에서 RAG를 강력하게 적용할 수 있습니다. 이를 통해 법률 전문가는 복잡한 규제 문제를 신속하게 해결할 수 있습니다.