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요약: RAG 시스템의 성능을 결정짓는 중요한 요소인 TopK 파라미터의 최적값 선정에 관한 가이드입니다. 쿼리 복잡성, 문서 특성, 청크 크기에 따른 권장 값과 동적 TopK 방식의 장점을 소개합니다. 적절한 TopK 값 선정으로 검색 정확도와 리소스 효율성을 모두 향상시키는 방법을 알아봅니다.RAG 시스템에서 TopK가 뭔가요? 🤔여러분이 도서관에서 보고서를 작성하는 상황을 상상해보세요.주제에 관련된 책을 몇 권 참고해야 할까요?너무 적게 가져오면 정보가 부족하고, 너무 많이 가져오면 읽는 데 시간이 오래 걸립니다.RAG 시스템의 TopK가 바로 이런 역할을 합니다!검색된 문서(청크) 중 상위 K개를 선택하는 파라미터이 값이 LLM에게 제공되는 정보의 양과 질을 결정결국 생성 품질, 처리 속도, 자..

요약: 지식 그래프를 활용한 그래프 RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 기존 벡터 기반 검색의 한계를 넘어 엔티티 간의 관계적 지식을 활용하여 생성형 AI의 응답 품질을 향상시키는 첨단 기술입니다. 이 접근법은 (1) 복잡한 관계 기반 지식 표현, (2) 구조적 그래프 검색 방법, (3) 다단계 추론 능력을 결합하여 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 AI 응답을 제공합니다. 최근 연구 동향은 멀티모달 지식 통합, 하이브리드 검색 전략, 그리고 그래프 신경망을 활용한 고급 표현 학습에 초점을 맞추고 있습니다.지식 그래프 기반 RAG란 무엇인가요? 🤔여러분이 거대한 도서관에 있다고 상상해보세요:일반적인 RAG는 도서 제목과 요약만 보고 관련 책을 찾는 방식지식 그래프 기반 RAG..

간단 요약: Camel AI는 LLM 기반 다중 에이전트 프레임워크로, 에이전트 커스터마이징, 데이터 생성, 자동화, 시뮬레이션 등을 지원합니다. 설치는 pip를 통해 간단하게 가능하며, ChatAgent를 사용한 기본 에이전트 구축부터 RAG 시스템 구현, 다중 에이전트 시스템 구성까지 다양한 기능을 제공합니다.Camel AI란 무엇인가요? 🤔여러분이 친구들과 함께 프로젝트를 진행하는 것을 상상해보세요.한 친구는 정보를 찾고다른 친구는 코드를 작성하고또 다른 친구는 그 결과를 분석한다면?Camel AI가 바로 이런 역할을 합니다!Camel AI는 LLM(Large Language Model) 기반의 다중 에이전트 프레임워크로, 자율적이고 소통 가능한 에이전트들을 생성하고 관리할 수 있게 도와줍니다. ..

오늘은 효과적이고 정확도 높은 최신 RAG(Retrieval Augmented Generation) 구현 방법에 대해 알아볼게요!RAG가 뭔가요? 🤔여러분이 도서관에서 책을 찾는 상황을 상상해보세요.질문이 있을 때 관련 책을 찾고(Retrieval)그 책의 내용을 바탕으로(Augmentation)자신만의 답변을 작성하는 것(Generation)RAG는 바로 이런 과정을 AI가 수행하도록 하는 기술입니다!LLM이 자체 지식만으로는 답하기 어려운 질문에외부 데이터를 검색하고 참조해서더 정확하고 최신 정보가 반영된 답변을 생성하는 마법 ✨RAG의 핵심 구성 요소는 무엇인가요? 🧩1. 문서 처리 및 청킹 (Chunking)긴 문서 ↓┌──────┐ ┌──────┐ ┌──────┐│청크 1 │ │청크 2..

안녕하세요! 이번에는 RAG와 문맥 검색의 최신 연구 동향과 미래 전망에 대해 알아보겠습니다.18. 최신 RAG 아키텍처 트렌드 🚀18.1 멀티모달 RAGclass MultiModalRAG: def __init__(self): self.text_encoder = TextEncoder() self.image_encoder = ImageEncoder() self.video_encoder = VideoEncoder() def process_multimodal_query(self, query): # 텍스트, 이미지, 비디오 동시 처리 encodings = { 'text': self.text_encoder.encode(..

안녕하세요! 이번에는 RAG와 문맥 검색의 실전 구현과 최적화 전략에 대해 더 깊이 살펴보겠습니다.13. 프로덕션 환경에서의 RAG 구현 🏭13.1 확장 가능한 아키텍처class ProductionRAG: def __init__(self): self.vector_store = VectorStore() self.cache = ResponseCache() self.load_balancer = LoadBalancer() async def process_query(self, query): # 캐시 확인 if cached := self.cache.get(query): return cached # 부하 분산 ..

안녕하세요! 이전 포스팅에 이어 RAG와 문맥 검색의 고급 주제들을 살펴보겠습니다.7. 재순위화(Reranking) 시스템 🔄7.1 재순위화란?초기 검색 결과를 한 번 더 정밀하게 분석하여 더 관련성 높은 결과를 선별하는 과정입니다.class Reranker: def __init__(self): self.model = load_reranking_model() def rerank(self, query, initial_results, top_k=20): scores = [] for result in initial_results: score = self.calculate_relevance(query, result) sco..

안녕하세요! 오늘은 RAG와 문맥 검색에 대해 더욱 깊이 파헤쳐볼게요. 이해하기 쉽도록 단계별로 설명해드릴게요!1. 전통적인 RAG의 작동 방식 🔍1.1 문서 분할 (Chunking)# 예시 코드def split_document(document, chunk_size=500): chunks = [] # 문서를 500토큰 단위로 분할 return chunks분할 방식의 종류:고정 크기 분할: 일정 토큰 수로 나누기의미 기반 분할: 문단이나 섹션 단위로 나누기오버랩 분할: 겹치는 부분을 포함해 나누기1.2 벡터화 (Vectorization)# 임베딩 생성 예시from sentence_transformers import SentenceTransformermodel = SentenceTransf..

안녕하세요! 오늘은 AI가 더 똑똑하게 정보를 찾고 이해하는 방법인 RAG와 문맥 검색(Contextual Retrieval)에 대해 알아볼게요.RAG가 뭔가요? 🤔RAG는 마치 도서관 사서와 비슷해요!사서(RAG)가 방대한 책들(지식 베이스) 중에서여러분의 질문에 관련된 내용을 찾아서AI에게 전달해주는 똑똑한 시스템입니다작동 방식 💫지식 쪼개기긴 문서를 작은 조각으로 나눔마치 책을 章, 節 단위로 나누는 것처럼!벡터 변환텍스트를 숫자로 변환 (임베딩)마치 책의 내용을 좌표로 표현하는 것!검색과 활용질문이 들어오면 관련 내용을 찾아서AI에게 전달하여 답변 생성기존 RAG의 문제점은? 😢예시 상황:Q: "ACME 회사의 2023년 2분기 매출 성장률은?"A: "회사의 매출은 전 분기 대비 3% 증가했..

안녕하세요! 오늘은 RAG 시스템의 핵심인 지식 베이스 구축 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다.지식 베이스란? 🤔지식 베이스는 RAG 시스템의 '두뇌' 역할을 하는 정보 저장소입니다:LLM이 참고할 수 있는 신뢰할 수 있는 정보들의 집합구조화된 형태로 저장된 데이터 모음지식 베이스 구축 단계 🚀1. 데이터 수집 (Data Collection)def collect_data(): documents = [] # 1. 파일 시스템에서 수집 documents.extend(collect_from_files()) # 2. 데이터베이스에서 수집 documents.extend(collect_from_database()) # 3. API를 통한 수집 documents.extend(..