축하합니다!

LangChain을 활용한 RAG(검색 증강 생성)

Meri Nova

Machine Learning Engineer

챕터 1

문서 청크가 저장됨.

LangChain을 활용한 RAG(검색 증강 생성)

챕터 1

모델 출력을 파서에 전달함.

LangChain을 활용한 RAG(검색 증강 생성)

챕터 2

 

Markdown 파일

  • UnstructuredMarkdownLoader

Python 파일

  • PythonLoader
  • language=Language.PYTHON

 

토큰 분할 → TokenTextSplitter

의미 기반 분할 → SemanticChunker

semantic3.jpg

LangChain을 활용한 RAG(검색 증강 생성)

챕터 2

RAG 워크플로에서 평가 가능한 단계: 검색 과정, LLM 환각, 질문과 답변의 관련성, 기준 답안과의 비교.

1 이미지 출처: LangSmith
LangChain을 활용한 RAG(검색 증강 생성)

챕터 3

사람, 장소, 관심사의 연결을 보여주는 그래프.

LangChain을 활용한 RAG(검색 증강 생성)

챕터 3

자연어→Cypher 변환기가 자연어 입력을 Cypher 쿼리로 바꾸고, 조회한 그래프 문서를 다시 자연어로 변환함.

LangChain을 활용한 RAG(검색 증강 생성)

연습해 봅시다!

LangChain을 활용한 RAG(검색 증강 생성)

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