- n8n의 새로운 기능으로 RAG 에이전트의 검색 정확도가 향상됨. 🚀
- 텍스트 문서를 벡터 데이터베이스에 넣기 위해 작은 덩어리로 분할하고 임베딩 모델을 사용해 수치화함. 🔢
- 리랭커는 관련성 점수를 매겨 가장 관련 있는 답변을 선택하여 에이전트에 제공함. 🥇
- Coher API 키를 설정하여 리랭커를 사용할 수 있음. 🔑
- 메타데이터를 활용하여 특정 규칙이나 날짜 등 특정 정보만 검색 가능하게 함. 🏷️
- 메타데이터 필터를 사용하여 특정 규칙 번호에 해당하는 덩어리만 검색할 수 있음. 🎯