- 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. ⚙️
This RAG Strategy is so EASY it Feels like Cheating (Step by Step)
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