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대규모 언어 모델을 위한 검색-증강 생성(RAG) 기술 현황 - 1/2편 읽을거리&정보공유 llm , paper , embedding , llm-in-production , rag , survey-paper , prompt-compression , naive-rag , indexing , retrieve , generation , advanced-rag , modular-rag , chunking , rag-pipeline-optimization	9	12720	6월 3, 2024
LLM 상용화 시, 비용을 낮추면서 성능 향상을 위한 3가지 전략 (feat. FrugalGPT by Portkey) 읽을거리&정보공유 prompt-engineering , frugalgpt , llm-finetuning , llm-in-production , prompt-compression , llm-efficiency-challenge , portkey , llm-cascade , llm-approximation , query-cache , prompt-adaptation	0	630	5월 4, 2024
LongLLMLingua: 중간 손실을 줄이고 프롬프트 압축을 통한 RAG 비용 절감 (LongLLMLingua: Bye-bye to Middle Loss and Save on Your RAG Costs via Prompt Compression 읽을거리&정보공유 llm , llm-agent , framework , llm-in-production , llm-framework , rag , llmlingua , longllmlingua , prompt-compression , middle-loss , reranking	0	875	12월 22, 2023

대규모 언어 모델을 위한 검색-증강 생성(RAG) 기술 현황 - 1/2편

llm , paper , embedding , llm-in-production , rag , survey-paper , prompt-compression , naive-rag , indexing , retrieve , generation , advanced-rag , modular-rag , chunking , rag-pipeline-optimization

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6월 3, 2024

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5월 4, 2024

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