Retrieval-Augmented Generation (RAG)은 외부 지식을 통합하여 환각을 줄일 수 있음을 입증하며, 신뢰할 수 있는 대화형 AI 모델을 개발하는 중요성을 강조한다.
Der Erfolg von Retrieval-Augmented Generation (RAG) hängt stark von der Konfiguration des Systems ab. Die Autoren stellen ein Framework namens RAGGED vor, um RAG-Systeme zu analysieren und zu optimieren.