AI 요약관련 정보

• 문맥적 검색은 RAG의 정확도를 크게 향상시킨다. 🚀
• 기본 RAG는 실패율이 약 10%이지만, 문맥적 검색을 통해 3% 미만으로 줄일 수 있다. 📉
• 문맥적 임베딩은 문서 전체 맥락에서 각 청크의 의미를 파악하는 데 도움을 준다. 🧩
• 각 청크에 대한 추가 컨텍스트를 생성하기 위해 LLM에 전체 문서를 제공하는 프롬프트를 사용한다. 🗣️
• 프롬프트 캐싱을 활용하면 문맥적 검색 비용을 줄일 수 있다. 💰
• GPT 4.0 Nano와 같은 저렴한 LLM을 사용하여 추가 컨텍스트를 생성할 수 있다. 💡
• N8N을 사용하여 문맥적 검색을 구현하는 방법을 시각적으로 보여준다. ⚙️