AI 엔지니어링 아카데미: 2.17 다중 문서 에이전트 RAG(다중 문서 지능형 검색 강화 세대)

소개

검색 강화 생성을 향상시키기 위한 지능형 신체 기반 접근 방식. 다중 문서 에이전트 지능형 검색 향상 생성. RAG, 검색 증강 생성)은 다중 문서 처리, 지능형 신체 시스템, 대규모 언어 모델링(LLM)과 같은 기술의 장점을 결합한 고급 정보 검색 및 생성 방법입니다. 이 접근 방식은 특히 여러 문서에 걸친 복잡한 쿼리를 처리하기 위해 지능형 코퍼스를 도입함으로써 기존 검색 증강 생성(RAG) 시스템의 한계를 해결하는 것을 목표로 합니다.

https://github.com/adithya-s-k/AI-Engineering.academy/tree/main/RAG/12_Agnetic_RAG

기관차

기존의 검색 증강 생성(RAG) 시스템은 단일 문서에서 관련 정보를 검색하는 데 능숙하지만, 일반적으로 다음과 같은 문제에 직면합니다:

1. 여러 문서에서 쿼리 처리하기
2. 다양한 출처의 정보 비교 및 대조
3. 문서 간의 관계를 고려하고 문맥적 관련성을 기반으로 응답을 제공하세요.
4. 대규모의 다양한 데이터 세트에서 효율적인 정보 검색

다중 문서 에이전트 RAG(다중 문서 지능형 검색 강화 세대) 이러한 문제는 사용자 쿼리에 대해 보다 포괄적이고 상세한 답변을 제공할 수 있는 전문화된 문서 인텔리전스와 최상위 인텔리전스의 도입으로 극복되었습니다.

방법 세부 정보

문서 전처리 및 벡터 스토어 구축

1. 문서 가져오기소스 문서를 처리하고 관리하기 쉬운 작은 조각으로 나눕니다.
2. 임베딩 벡터 생성(임베딩): 각 텍스트 조각에 대한 임베딩 벡터를 만듭니다.
3. 벡터 스토리지효율적인 검색을 위해 임베디드 벡터를 벡터 데이터베이스에 저장합니다.
4. 인덱스 생성각 문서에 대한 벡터 인덱스와 요약 인덱스를 만듭니다.

MDA(다중 문서 에이전트 RAG) 워크플로

1. 문서 인텔리전스 생성다음 도구에 액세스할 수 있는 각 문서에 대한 전용 인텔리전스를 만듭니다:
   a. 문서 내 시맨틱 검색을 위한 벡터 기반 쿼리 엔진
   b. 문서 요약을 생성하는 요약 쿼리 엔진
2. 최상위 인텔리전스 본문 설정모든 문서 인텔리전스에 액세스하고 조정할 수 있는 마스터 인텔리전스를 만듭니다.
3. 쿼리 처리최상위 인텔리전스는 사용자 쿼리를 분석하여 호출할 문서 인텔리전스를 결정합니다.
4. 지능의 협력적 검색::
   a. 쿼리를 기반으로 관련 문서 인텔리전스를 활성화합니다.
   b. 각 인텔리전스는 필요에 따라 검색 또는 요약 작업을 수행합니다.
5. 요약 정보최상위 인텔리전스는 여러 문서 인텔리전스에서 정보를 수집하고 통합합니다.
6. 답변 생성대규모 언어 모델(LLM)을 통해 합성된 정보와 사용자 쿼리를 사용하여 포괄적인 응답을 생성합니다.
7. 반복적 최적화필요한 경우 시스템이 여러 번의 검색 및 생성 주기를 수행하여 최종 답변을 최적화할 수 있습니다.

지능형 다중 문서 검색을 위한 향상된 생성 기능의 주요 특징

1. 전문 문서 인텔리전스각 문서에는 고유한 개별 정보가 있어 집중적이고 효율적인 검색 프로세스를 보장합니다.
2. 지능형 기관의 계층적 구조최상위 지능의 조정을 통해 여러 문서에 걸쳐 맥락적 추론을 수행합니다.
3. 유연한 문의특정 사실 쿼리 및 여러 문서에 걸친 광범위한 주제별 탐색을 지원합니다.
4. 동적 도구 선택최상위 지능은 다양한 하위 쿼리를 기반으로 가장 적합한 도구(벡터 검색 또는 요약 생성)를 자동으로 선택합니다.
5. 문서 간 정보 분석여러 문서 간의 정보 비교 및 종합 지원.

이 방법의 장점

1. 문맥 이해력 향상여러 문서 인텔리전스의 협업을 통해 시스템은 보다 맥락에 맞는 답변을 제공할 수 있습니다.
2. 비교 분석 기술 향상여러 문서 또는 주제에 걸쳐 정보를 쉽게 비교할 수 있는 기능입니다.
3. 뛰어난 확장성분산형 지능형 바디 설계를 통해 크고 다양한 데이터 세트를 효율적으로 처리합니다.
4. 유연성 및 적응성특정 사실 확인부터 개방형 교차 문서 탐색까지 다양한 유형의 쿼리에 대응할 수 있습니다.
5. 모델링 착시 현상 줄이기멀티 인텔리전트 바디 아키텍처는 다중 소스 정보 검증을 통해 LLM의 신뢰성과 정확성을 높이는 데 도움이 됩니다.

평결에 도달하기

다중 문서 에이전트 RAG(다중 문서 지능형 검색 강화 세대) 이는 검색 강화 생성 기술 분야의 주요 발전입니다. 지능형 바디 접근 방식과 기존의 RAG 기술을 결합하여 정보 검색 및 생성을 위한 보다 상세하고 맥락에 적합하며 확장 가능한 솔루션을 제공합니다. 이 방법은 특히 복잡한 다중 소스 정보 쿼리를 처리할 때 더 스마트하고 반응성이 뛰어난 AI 시스템을 구축할 수 있는 새로운 가능성을 제공하며, 이는 큰 잠재력을 보여줍니다.