RAG(Retrieval-Augmented Generation)가 해결하는 것은 '모델이 내 사적인 정보를 모른다'는 문제입니다. 문서를 조각내고 벡터화해 지식 베이스에 저장한 뒤, 질문 시 가장 관련 있는 조각을 검색해 질문과 함께 모델에 전달합니다. 모델은 학습 데이터로 추측하는 대신 실제 자료에 근거해 답합니다.
Enclave의 캐릭터 지식 베이스가 바로 RAG의 응용입니다. 캐릭터에게 자료를 업로드하면 답하기 전에 먼저 찾아보고 말하므로 환각이 줄고, 내 분야의 구체적인 내용도 답할 수 있습니다.
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