선물(직업 등)
쿼리 변환 사용 설명서에서는 향상된 세대의 검색에서 쿼리 변환을 사용하는 방법을 보여줍니다(RAG) 쿼리 엔진, 인텔리전스 또는 기타 프로세스에서 사용자 쿼리를 실행하기 전에 변환 및 분해하는 여러 기술. 이러한 변환을 통해 AI 애플리케이션에서 응답의 품질과 관련성을 향상시킬 수 있습니다.
https://github.com/adithya-s-k/AI-Engineering.academy/tree/main/RAG/06_Query_Transformation_RAG
쿼리 변환 기술
1. 라우팅
라우팅에는 주어진 쿼리와 관련된 도구의 하위 집합을 식별하는 작업이 포함됩니다.
순서도 LR A[사용자 쿼리] --> B[선택기] B --> C[도구 1] B --> D[도구 2] B --> E[도구 N] C & D & E --> F[선택된 도구]
실현 방법:
- 활용
LLMSingleSelector
어쩌면LLMMultiSelector
대규모 언어 모델을 기반으로 선택하기 - 활용
PydanticSingleSelector
어쩌면PydanticMultiSelector
함수 호출 기반 선택 - 활용
ToolMetadata
도구 옵션 정의
2. 쿼리 재작성
쿼리 재작성에는 검색 결과를 개선하기 위해 원래 쿼리의 여러 변형을 생성하는 작업이 포함됩니다.

실현 방법:
- 활용
PromptTemplate
및 사용자 정의 구현을 위한 대규모 언어 모델(LLM) - 활용
HyDEQueryTransform
가상의 문서 임베딩 쿼리 수행
3. 하위 쿼리 생성
이 기술은 복잡한 쿼리를 여러 개의 하위 쿼리로 분해하며, 각 쿼리는 특정 도구를 지향합니다.

실현 방법:
- 활용
OpenAIQuestionGenerator
어쩌면LLMQuestionGenerator
- 활용
ToolMetadata
도구 옵션 정의
4. 리액트 지능형 바디 도구 선택
이 방법은 다음을 사용합니다. ReAct 프레임워크는 사용할 도구와 해당 도구에서 실행할 쿼리를 결정합니다.

실현 방법:
- 활용
ReActChatFormatter
입력 서식 지정 수행 - 활용
ReActOutputParser
대규모 언어 모델 출력 구문 분석 - 활용
FunctionTool
정의 도구
활용
각 쿼리 변환 기술은 더 큰 시스템에서 모듈식 구성 요소로 사용할 수 있습니다. 다음은 쿼리 재작성의 기본 사용 예시입니다:
from llama_index.core import PromptTemplate
from llama_index.llms.openai import OpenAI
query_gen_prompt = PromptTemplate("你的提示模板在这里")
llm = OpenAI(model="gpt-3.5-turbo")
def generate_queries(query: str, llm, num_queries: int = 4):
response = llm.predict(query_gen_prompt, num_queries=num_queries, query=query)
queries = response.split("\n")
return queries
queries = generate_queries("你的查询内容在这里", llm)
요약
쿼리 변환 사용자 매뉴얼은 개발자가 AI 애플리케이션에서 쿼리 처리를 개선하는 데 도움이 되는 완전한 기술 세트를 제공합니다. 개발자는 이러한 변환 기술을 활용하여 더욱 강력하고 정확한 정보 검색 및 Q&A 시스템을 만들 수 있습니다.
특정 쿼리 엔진 또는 검색 엔진과의 자세한 구현 및 통합에 대한 자세한 내용은 LlamaIndex 설명서를 참조하세요.
이 README에서는 라우팅, 쿼리 재작성, 하위 쿼리 생성, ReAct 지능형 본문 도구 선택의 네 가지 주요 쿼리 변환 기법에 대해 각 쿼리 변환 기법에 대한 간략한 설명과 머메이드 차트를 포함하여 쿼리 변환 사용 설명서의 개요를 제공합니다.
각 섹션에는 순서도 시각화, 기술에 대한 간략한 설명, 기본 구현 세부 정보가 포함되어 있습니다. 또한 이 README에는 사용자에게 시작점을 제공하기 위해 쿼리 재작성의 간단한 사용 예제가 포함되어 있습니다.
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