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저자정보
조찬영 (군산대학교) 강성준 (군산대학교) 정현준 (군산대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2023년도 추계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2023.11
수록면
460 - 463 (4page)

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LLM은 챗봇을 지원하는데 많이 사용되고 있다. 그러나 LLM은 허위 또는 오해의 소지가 있는 정보를 생성하는 환각에 취약하다. 본 논문에서는 환각 문제를 해결하기 위해 RAG의 일종인 Langchain 프레임워크를 사용하는 챗봇 아키텍처를 제안한다. 제안된 아키텍처는 검색 모델을 사용하여 외부 데이터 소스에 접근하고 LLM의 응답을 보완한다. 이는 챗봇의 응답이 정확하고 신뢰할 수 있는지 확인하는 데 도움이 된다. 실험 결과 제안된 아키텍처가 RAG를 사용하지 않는 기본 챗봇에 비해 환각을 크게 줄일 수 있음을 보였다.
#large language models #hallucinations #langchain #retrieval augmented generation

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. RAG기반 랭체인을 이용한 생성형 AI 챗봇
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
참고문헌

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