강화된 RAG: 벡터 데이터베이스와 지식 그래프의 통합
전통 RAG의 한계
전통적인 RAG 아키텍처는 벡터 데이터베이스(VectorDB)를 중심으로 의미적 유사성 컨텍스트를 검색하여 대규모 언어 모델(LLM)이 재학습 없이 최신 지식을 얻을 수 있게 합니다. 이 아키텍처는 현재 다양한 AI 비즈니스 시나리오에서 널리 사용되고 있으며, 예를 들어 질담봇, 지능형 고객 서비스, 사설 지식库 검색 등이 있습니다.
RAG는 지식 강화를 통 ...
7월 2일 00:33에 게시됨
LangChain4j의 RetrievalAugmentor 심층 분석
1. 핵심 개념
LangChain4j에서 RetrievalAugmentor는 RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성) 파이프라인의 핵심 진입점 컴포넌트입니다. 이 컴포넌트는 외부 지식 베이스에서 관련 콘텐츠를 동적으로 사용자 쿼리에 주입하여 LLM(대형 언어 모델)에 실시간 컨텍스트 지원을 제공합니다. RetrievalAugmentor의 주요 가치는 LLM의 정적 지식 한계 문제를 해결 ...
6월 5일 21:51에 게시됨