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국문 초록 (Abstract)

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(...

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.