AI 요약관련 정보

• RAG는 텍스트 문서를 벡터 데이터베이스에 저장하기 위해 텍스트를 작은 덩어리로 분할하고 임베딩 모델을 사용하여 숫자 표현으로 변환합니다. 🗂️
• 질문도 동일한 임베딩 모델을 사용하여 벡터화되어 데이터베이스에 배치되고, 의미상 가장 가까운 벡터를 검색합니다. ❓
• 리랭커는 더 많은 벡터를 검색한 다음, 관련성 점수를 매겨 가장 관련성이 높은 답변을 선택하여 RAG 에이전트의 정확도를 향상시킵니다. 🥇
• 리랭커를 사용하면 RAG 에이전트가 답변의 관련성을 높여 더욱 스마트해집니다. 🧠