728x90 반응형 Rag4 분산에서 통합으로: Rankify는 검색, 재정렬, 생성의 전체 과정을 어떻게 재구성하는가 "어딘가에 놀라운 일이 알려지기를 기다리고 있을 거예요." - 칼 세이건 정보 폭발의 시대, Rankify는 어떻게 문제를 해결할까?정보가 넘쳐나는 오늘날, 방대한 데이터 속에서 원하는 정보를 빠르고 정확하게 찾는 일은 수많은 연구자와 업계 종사자들을 괴롭히는 공통의 난제입니다.오늘 소개할 Rankify는 이런 문제를 해결하기 위해 등장한 학계와 산업계에서 모두 주목받고 있는 Python 기반 툴킷입니다.Rankify는 포괄적이고 모듈화된 구조, 그리고 사용자 친화적인 방식을 통해,검색, 재정렬(Re-ranking), 그리고 검색 기반 생성(RAG) 전체를 하나로 통합한 솔루션을 제공합니다.1. Rankify의 탄생 배경 기존의 검색 시스템은 단어 기반의 전통적인 검색 방식에서, 밀집 임베딩 기반의 현대.. 2025. 5. 14. RAG in Action: 초보자를 위한 로컬 PDF 챗봇 만들기 튜토리얼 최근 몇 년간 자연어 처리(NLP) 기술의 발전은 챗봇이라는 새로운 형태의 정보 접근 방식을 가능하게 했습니다.특히, RAG(Retrieval-Augmented Generation) 모델은 챗봇의 성능을 획기적으로 향상시키며, 특정 문서나 데이터셋에 대한 질문에 더욱 정확하고 관련성 높은 답변을 제공할 수 있도록 돕습니다.이번 글에서는 RAG 모델을 활용하여, 로컬 환경에서 PDF 파일을 기반으로 작동하는 나만의 챗봇을 만드는 과정을 초보자도 쉽게 따라할 수 있도록 상세하게 안내합니다. 복잡한 클라우드 환경 설정 없이, 개인 컴퓨터에서 자유롭게 챗봇을 구축하고 실험하며 RAG 기술의 강력함을 경험해 보세요!RAG란 무엇일까요?RAG 모델은 정보를 검색하는 단계와 답변을 생성하는 단계를 결합한 아키텍처입니.. 2025. 5. 11. awesome-llm-apps: 대규모 언어 모델 애플리케이션 github: https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps 대규모 언어 모델(LLM)은 전례 없는 속도로 우리의 삶과 업무 방식을 변화시키고 있습니다. "awesome-llm-apps" 큐레이션된 저장소는 개발자와 연구자를 위해 풍부하고 다양한 대규모 언어 모델 애플리케이션 예제 컬렉션을 제공합니다.1. 스토리지 개요"awesome-llm-apps"는 RAG(Retrieval Augmented Generation)와 AI 에이전트를 사용하여 구축된 대규모 언어 모델 애플리케이션의 저장소입니다. 여기에는 OpenAI, Anthropic, Google의 모델과 DeepSeek, Qwen, Llama와 같은 오픈 소스 모델을 포함하여 다양한 대규모 언어 모델을 기반.. 2025. 4. 21. RAG 핵심 기술! 10가지 방법 오늘날 정보 폭발 시대에 AI 시스템은 우리 삶의 모든 측면에 침투했습니다. 의료 및 건강 보조원부터 교육 튜터링 도구, 기업 지식 관리 로봇에 이르기까지 AI는 우리가 지식을 더 효율적으로 습득하고 처리하는 데 도움이 됩니다. 그러나 적용 시나리오가 점점 더 복잡해짐에 따라 기존 AI 시스템은 많은 과제에 직면하게 됩니다. 정말로 관련성 있는 답변을 생성하는 방법은 무엇일까요? 복잡하고 여러 차례 주고받는 대화를 이해하는 방법은? 오류 메시지를 자신있게 피하는 방법은? 이러한 문제는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기반 시스템에서 특히 두드러집니다.RAG는 문서 검색 능력과 언어 생성의 유창성을 결합하여 시스템이 맥락에 따라 정보에 기반한 응답을 제공할 수 있도록 합.. 2025. 4. 21. 이전 1 다음 728x90 반응형
