AI
TAG를 활용한 실용적 AI 서비스 구축하기
두줄요약
TAG를 활용해 CSV 테이블 기반 영화 추천 서비스를 구현하고 RAG와 비교했습니다.\n정형 데이터에서는 TAG가 더 정확한 질의 처리와 비용 효율성을 보였습니다.
핵심 내용
- Table-Augmented Generation(TAG) 개념 소개와 RAG, Text2SQL의 한계 비교
- CSV 테이블 데이터를 pandas DataFrame 쿼리로 변환해 질의·실행·응답 생성하는 영화 추천 서비스 구현
- 시맨틱 검색형 RAG와 비교해 키워드·복합 조건·정확한 필터링에서 TAG의 장점 확인
- 토큰량과 비용 측면에서 정형 데이터 기반 질의의 실용성 강조
