RAG using Llama3 Langchain and ChromaDB
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Llama3, Langchain 및 ChromaDB를 사용하는 RAG
이 프로젝트는 Llama3 Langchain과 ChromaDB를 활용하여 RAG(Retrieval Augmented Generation) 시스템을 구축합니다. 이 시스템을 사용하면 정보가 LLM(대형 언어 모델)용 교육 데이터에 포함되지 않은 경우에도 문서에 대해 질문할 수 있습니다. 검색 증강 생성은 질문이 제시될 때 먼저 검색 단계를 수행하여 작동합니다. 이 단계에서는 문서가 색인화된 특수 벡터 데이터베이스에서 관련 문서를 가져옵니다.
사전 훈련된 Llama3 모델은 15조 개가 넘는 토큰으로 미세 조정되었으며 80억~700억 개의 매개변수를 자랑하므로 사용 가능한 가장 강력한 오픈 소스 모델 중 하나입니다. 이전 Llama2 모델에 비해 상당한 발전을 제공합니다.
이 프로젝트는 Langchain, ChromaDB 및 Llama3를 LLM으로 활용하여 RAG(검색 증강 생성) 솔루션을 성공적으로 구현했습니다. 시스템 성능을 평가하기 위해 우리는 2023년부터 EU AI 법을 활용했습니다. 결과는 RAG 모델이 법에 대해 제기된 질문에 정확한 답변을 제공한다는 것을 보여주었습니다.
미래의 일 ⚡
솔루션을 더욱 향상시키기 위해 RAG 구현을 개선하는 데 중점을 둘 것입니다. 여기에는 문서 임베딩을 최적화하고 보다 복잡한 RAG 아키텍처의 사용을 탐색하는 작업이 포함됩니다.
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