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1. Abstract- Retrieval Augmented Generation (RAG) is widely used to incorporate external knowledge into LLM outputs- Despite the growing use and research on RAG, there is no experimental comparison of different RAG techniques. - This paper presents the results of evaluating major advanced RAG techniques in terms of retrieval precision and answer similarity.- Provides useful reference information..

1. 도입- RAG(검색 증강 생성)는 외부 지식을 LLM 출력에 반영하기 위해 많이 사용됨- RAG의 활용과 연구가 늘고 있지만, 다양한 RAG 테크닉에 대한 실험 비교 연구는 없음- 본 논문은 주요 Advanced RAG 테크닉을 검색 정확도와 답변 유사성으로 평가한 결과를 공개- RAG 적용시 참고할만한 유용한 레퍼런스 정보를 제공 2. 도입- RAG는 외부 지식 소스를 LLM에 통합하여, 환각 제거 및 정보를 반영한 출력 생성 능력을 향상시킴- RAG의 활용과 연구가 늘고 있지만, Advanced RAG의 다양한 기법에 대한 실험 비교 연구는 없음- 본 논문은 다양한 RAG 기법과 그 조합에 평가 정보를 제공하여 실제 적용 가능성에 대한 통찰력을 제공함- Advanced RAG 기법 중 아래의 기..