Jonas Kim

@bits-bytes-nn

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Bits, Bytes & Neural Networksbits-bytes-nn.hashnode.dev9 posts

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JKJonas Kimbits-bytes-nn.hashnode.devMar 16, 2025 · 22 min read

Graph RAG의 모든 것

1. Graph RAG 정의와 장점 Graph RAG는 기존 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation) 기법을 지식 그래프와 결합하여 대규모 언어 모델(LLM)의 응답 품질을 향상시키는 혁신적 접근법입니다. 전통적인 RAG가 벡터 임베딩 기반 문서 검색에 의존한다면, Graph RAG는 개체(노드)와 관계(엣지)로 구성된 지식 그래프의 구조적 정보를 활용합니다. 이를 통해 LLM은 단순한 키워드 매칭이나 벡터 유사...

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JKJonas Kimbits-bytes-nn.hashnode.devMar 16, 2025 · 25 min read

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1. Graph RAG Definition and Advantages Graph RAG is an innovative approach that enhances the response quality of Large Language Models (LLMs) by combining existing Retrieval-Augmented Generation (RAG) techniques with knowledge graphs. While tradition...

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JKJonas Kimbits-bytes-nn.hashnode.devMar 15, 2025 · 8 min read

LLM-as-Judge로 AI 제품 평가하기

AI 제품에서 평가 시스템의 중요성 AI 제품, 특히 대형 언어 모델(Large Language Model, LLM) 기반 제품의 성공을 위해서는 체계적이고 강력한 평가 시스템이 필수적입니다. 그 이유는 다음과 같습니다. 1. 지속적인 성능 개선: 평가 시스템은 AI 제품의 성능을 지속적으로 모니터링하고 개선할 수 있게 합니다. 다양한 수준의 평가 체계를 통해 제품의 약점을 파악하고 개선할 수 있습니다. 2. 빠른 반복 가능: 평가 시스템을 ...

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JKJonas Kimbits-bytes-nn.hashnode.devMar 15, 2025 · 10 min read

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JKJonas Kimbits-bytes-nn.hashnode.devJan 7, 2024 · 24 min read

Mixtral of Experts 논문 리뷰

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