RAG LlamaIndex
v8.0
이 프로젝트는 사용자 상호 작용, 검색 정확성 및 응답 품질을 향상시키는 것을 목표로 다양한 개발 단계에 걸쳐 몇 가지 혁신적인 기능을 도입하여 GPT 문서 챗봇을 향상시키는 데 중점을 둡니다.
스트리밍, 메모리 및 소스를 갖춘 ChatBot : 초기 버전에는 실시간 응답 전달을 위한 스트리밍, 상황별 대화를 위한 메모리 및 투명성을 위한 소스 표시가 도입되었습니다. Llama-index 및 Chainlit과 같은 기술을 활용하여 보다 직관적이고 유익한 챗봇 경험을 촉진합니다.
벡터 DB 통합, 하이브리드 검색기 및 고급 수집 : 후속 업데이트에는 효율적인 벡터 데이터 처리를 위한 Pinecone 통합, 검색 관련성 향상을 위한 조밀한 벡터 방법과 희소 벡터 방법을 결합한 하이브리드 검색기, 더 나은 문서 검색 및 처리를 위한 고급 수집 기술이 포함됩니다.
Reranker, 쿼리 변환 및 응답 합성 : 의미론적 문서 재정렬을 위한 Cohere reranker, 자세한 쿼리 처리를 위한 다단계 쿼리 변환, 보다 정확하고 포괄적인 답변을 생성하기 위한 응답 합성 방법이 추가로 개선되었습니다.
평가 - 생성 - 최적화: 이 단계에는 다음 측정 기준에서 RAG의 체계적인 생성 및 평가가 포함됩니다. 정확성, 관련성, 충실성 및 문맥 유사성.
의도 감지 에이전트: 효과적인 사용자 의도 감지를 위한 에이전트 통합, 쿼리 프로세스 간소화, 쿼리를 보다 컴팩트하고 비용 효율적인 언어 모델로 리디렉션하여 보다 효율적이고 정확한 정보 검색 가능.
실시간 상호작용 : 스트리밍을 구현하여 신속하게 답변을 전달하고 사용자 경험을 향상시킵니다.
대화형 메모리 : 이전 상호 작용을 기반으로 상황 인식 응답을 제공하기 위해 메모리 기능을 사용합니다.
소스 투명성 : 챗봇 응답의 출처를 표시하여 사용자 신뢰를 구축합니다.
효율적인 데이터 처리 : 최적화된 벡터 데이터 관리를 위해 Pinecone을 활용하여 더 빠르고 관련성이 높은 검색 결과를 제공합니다.
향상된 검색 정확도 : 조밀한 검색 방법과 희박한 검색 방법을 병합하여 보다 정확한 결과를 제공하는 하이브리드 검색기를 도입합니다.
향상된 문서 처리 : 다양한 문서 유형에 대한 고급 수집 기술을 통합하여 챗봇의 이해 및 검색 기능을 향상시킵니다.
의미적 재순위 지정 : 의미적 관련성을 기반으로 검색 결과를 조정하는 재순위 지정 기능을 통합하여 응답이 사용자 쿼리와 더욱 밀접하게 일치하도록 합니다.
고급 쿼리 처리 : 다단계 쿼리 변환을 적용하여 복잡한 쿼리를 관리 가능한 부분으로 세분화하여 사용자 의도를 철저하게 탐색합니다.
동적 응답 생성 : 다양한 응답 합성 방법을 채택하여 챗봇의 응답을 사용자 요구에 맞게 조정하고 포괄적이고 상세한 답변을 보장합니다.
이 프로젝트는 투명성과 사용자 신뢰를 유지하면서 실시간 상호 작용, 상황별 이해, 정확한 정보 검색이 가능한 정교한 챗봇을 개발하기 위한 포괄적인 접근 방식을 나타냅니다.
순서가 변경되거나 포인트가 추가될 수 있습니다.
