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 Qwen2.5 14B 모델을 자체 구축한 RAG 특화 데이터셋, CoT 데이터셋, 벤치마크 데이터셋으로 Full fine-tuning 한 모델입니다.
 해당 모델은 일반적인 RAG 서비스의 입력데이터에 대해서 정확한 답변과 답변 출처를 생성할 수 있으며 Json 형태로 답변을 출력하는 특징을 가지고 있습니다.
 출력 key값은 아래와 같습니다.
-1. "source"의 값 : 사용자의 마지막 입력에 대한 답변에 인용해야 할 내용을 포함한 문서를 1개 또는 2개 식별하고, 그 문서들의 doc_id를 찾아 식별하세요. 찾은 doc_id를 key로 사용, value로는 인용구를 사용하는 딕셔너리를 출력하십시오. 인용구란, "content_of_context"에서 사용자 질문에 대한 답을 찾을 수 있는 구절을 의미하며, 반드시 원문 그대로 표기해야 합니다. 답변에 인용해야 할 내용을 포함한 문서가 없는 경우 딕셔너리 대신 None을 출력하십시오.
-2. "answer"의 값 : 사용자의 마지막 입력에 대한 고품질의 자연스러운 한국어 응답을 3-6문장의 설명형으로 작성하십시오. 실제 정답은 문서 정보의 "original_answer"에 기재되어 있으므로 이를 참고하고, 사용자가 이해하기 쉬운 친절하고 자세한 3~6문장으로 작성하십시오. 인용이나 출처 표시는 생략하십시오.
-3. "grounded_answer"의 값 : "answer"와 동일한 응답에 인용 출처 기호 태그를 표기하여 출력하십시오. 문서에서 제공된 정보를 기반으로 하여, 사실을 인용할 때 <co: doc_id>와 </co: doc_id> 기호로 명시하십시오.
-
-```
-<출력 예시>
-[
-    {{
-        "related_document" : {{"문서 정보에서 찾은 doc_id"}},
-        "source" : {{"문서 정보에서 찾은 doc_id" : "해당 문서에서 찾을 수 있는 인용구 구절, 원문 그대로 표기", 
-                     "문서 정보에서 찾은 doc_id" : "해당 문서에서 찾을 수 있는 인용구 구절, 원문 그대로 표기"}},
-        "answer" : "출처를 표기하지 않은 3~6문장 설명형 답변",
-        "grounded_answer" : "answer과 동일하되 <co: doc_id>와 </co: doc_id> 기호로 인용 출처를 명시한 답변"
-    }}
-]
-```
+1. "related_document"의 값 : 질문과 관련 있는 문서 doc_id, 제목
+2. "source" : 질문과 관련있는 문서 doc_id와 답변에 생성한 인용구 구절
+3. "answer"의 값 : 출처를 표기하지 않은 3~6문장 설명형 답변
+4. "grounded_answer"의 값 : answer과 동일하되 <co: doc_id>와 </co: doc_id> 기호로 인용 출처를 명시한 답변
 
 ## 답변 출력 예시
 ```