Cognita RAG 시스템의 구조 및 작동 원리
Cognita는 데이터 로딩, 파싱, 임베딩을 통해 데이터를 벡터 DB에 인덱싱하고, 사용자 쿼리에 맞게 관련 문서를 검색하여 응답을 생성하는 과정을 자동화합니다.
검색 증강 생성
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Cognita – 사용자 정의 가능한 강력한 RAG 프레임워크
제목: Cognita – 사용자 정의 가능한 강력한 RAG 프레임워크
Cognita는 RAG 시스템을 구축하고 사용자 정의할 수 있는 강력하고 유연한 오픈소스 프레임워크입니다. 데이터 소스, 파서, 임베더, 벡터 DB, 재순위 모델 등 다양한 구성 요소를 모듈화하여 쉽게 확장하고 커스터마이징할 수 있습니다. 또한 직관적인 UI를 통해 데이터 소스 관리, 컬렉션 생성, 쿼리 입력 등의 작업을 간편하게 수행할 수 있어 개발자와 사용자 모두가 효과적으로 RAG 시스템을 활용할 수 있습니다.
RAG 2.0 소개
*Introducing RAG 2.0 *RAG 2.0 : Your AI’s Scattered Brain Just Got Organized *RAG 2.0: Retrieval Augmented Language Models 언어 모델은 엄청난 진보를 이루었지만, 중요한 단점들도 존재합니다. 이러한 단점들 중 많은 부분을 해결할 수 있는 한 가지 방법은 검색 보완(retrieval augmentation)입니다. 검색 보완 생성(Retrieval Augmented Generation, RAG) 파이프라인에 대해 많은 논문과 기사가 작성되었으며, 이 기술…
RAG(Retrieval-Augmented Generation) 파이프라인 모델링
RAG(Retrieval Augmented Generation) 모델링은 문서 기반의 질문 응답 시스템을 제공하여, 사용자의 질문에 대해 관련 문서를 찾아내고 이를 바탕으로 답변을 생성합니다. 그러나 이러한 시스템은 상업적 측면에서 비용, 환상(hallucinations), 규칙 적용, 그리고 캐싱과 같은 여러 문제점을 안고 있어, 이를 해결하기 위한 다양한 기술적 접근법과 개선 방안이 제시되고 있습니다. 특히, 스마트 캐시와 두 단계 응답 시스템은 비용을 줄이고 답변의 정확성을 높이며, 이는 고객 지원 또는 새로운 직원 온보딩과 같은 비즈니스 환경에서 특히 유용할 수 있습니다.