AI 엔지니어링 아카데미: 2.13 RAG-Fusion: 향상된 검색 강화 세대

선물(직업 등)

RAG-Fusion은 검색 증강 생성(RAG)을 기반으로 구축된 고급 정보 검색 및 텍스트 생성 방법론입니다. 이 프로젝트는 RAG-Fusion을 구현하여 사용자 쿼리에 대해 보다 정확하고 맥락에 맞는 포괄적인 응답을 제공합니다.

https://github.com/adithya-s-k/AI-Engineering.academy/tree/main/RAG/08_RAG_Fusion

기관차

전통적인 RAG 시스템은 효과적이기는 하지만 사용자의 의도를 완전히 파악하고 가장 관련성 높은 정보를 검색하기 어려운 한계에 직면하는 경우가 많으며, RAG-Fusion은 다음과 같은 방식으로 이러한 문제를 해결합니다:

1. 여러 쿼리를 생성하여 사용자 의도의 다양한 측면을 포착하세요.
2. 고급 재정렬 기술을 사용하여 검색 정확도를 개선하세요.
3. 언어 모델에 더 자세한 컨텍스트를 제공하여 보다 관련성 높은 응답을 생성하세요.

방법론적 세부 사항

문서 전처리 및 벡터 저장소 생성

1. 텍스트 분할문서를 관리하기 쉬운 덩어리로 나눕니다.
2. 임베딩 벡터 생성: 사전 학습된 임베딩 모델을 사용하여 각 청크를 벡터 표현으로 변환합니다.
3. 인덱싱내장된 벡터를 벡터 데이터베이스에 저장하여 효율적으로 검색할 수 있습니다.

검색 개선 생성 워크플로

1. 쿼리 확장언어 모델을 사용하여 원래 사용자 쿼리를 여러 개의 관련 쿼리로 확장합니다.
2. 다중 쿼리 임베딩모든 쿼리(원본 및 생성된 쿼리)를 임베딩 벡터로 변환합니다.
3. 벡터 검색각 쿼리 임베딩을 사용하여 벡터 데이터베이스에서 관련 문서 블록을 검색합니다.
4. 상호 랭킹 퓨전(RRF): RRF 알고리즘을 사용하여 여러 쿼리의 결과를 결합하고 순서를 변경합니다.
5. 맥락화원래 쿼리, 생성된 쿼리 및 재정렬 결과가 함께 컨텍스트를 구성합니다.
6. 응답 생성풍부한 컨텍스트와 대규모 언어 모델을 기반으로 최종 응답을 생성합니다.

RAG-Fusion의 주요 기능

• 사용자 의도를 완벽하게 파악하기 위한 다중 쿼리 생성.
• 상호 랭킹 퓨전(RRF)은 결과 관련성을 향상시킵니다.
• 여러 정보 검색 기술의 통합.
• 다양한 임베디드 모델과 언어 모델을 지원하는 유연한 아키텍처.

이 방법의 이점

1. 쿼리 이해도 향상여러 쿼리를 생성함으로써 RAG-Fusion은 사용자 의도의 광범위한 차원을 포착합니다.
2. 검색 정확도 향상RRF를 사용하여 여러 쿼리 결과의 상관관계를 개선하세요.
3. 환각 감소보다 포괄적이고 정확한 컨텍스트를 제공하여 모델이 잘못된 응답을 생성할 가능성을 줄입니다.
4. 다양한 분야에 적용 가능이 시스템은 다양한 분야와 문의 유형에 적용할 수 있습니다.
5. 확장성대용량 문서 컬렉션의 효율적인 처리를 지원하도록 설계된 아키텍처입니다.

평결에 도달하기

RAG-Fusion은 정보 검색 및 텍스트 생성 분야에서 중요한 기술적 진보를 의미합니다. 기존 RAG 시스템의 한계를 해결함으로써 질문과 답변 시스템부터 문서 요약 작업에 이르기까지 광범위한 시나리오에 보다 강력하고 정확하며 유연한 정보 검색 솔루션을 제공합니다.