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저자정보
이유나 (서울과학기술대학교) 이해성 (서울대학교) 안희준 (서울과학기술대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2024.6
수록면
2,877 - 2,880 (4page)

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2022년 트랜스포머 구조의 인공지능 대형언어모델(LLM)에 기반한 상용서비스인 OpenAI의 ChatGPT가 등장하면서 이를 이용한 서비스 개발이 큰 관심을 받고 있다. 특히 생성 모델의 환영 현상을 RAG(Retrieval Augmented Generation)을 통해 줄이는 기술이 표준적인 기법으로 자리 잡고 있다.
본 연구는 GPT-4와 LangChain을 사용하여 LLM에 RAG를 레시피 추천 시스템에 접목했을 때 성능을 평가해 보았다. 또한 RAG 시스템의 검색과 추천 성능을 향상할 수 있는 추가적인 기법을 제시하였다. 6가지 사용자 요구 사항을 충족하는 추천 레시피의 성능을 요구사항과 추천된 레시피의 특성 일치도를 비교하여 평가하였다. 그 결과, 기존의 RAG 기법은 언어 모델의 생각을 제공된 문제로 제약하기 때문에 한계를 보였다. 언어 모델의 지식과 제공된 지식을 적절히 결합할 방안의 연구가 필요하다.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구 데이터
Ⅲ. 인공지능 추천시스템
Ⅳ. 성능 평가 및 결과
Ⅴ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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