원문은 AI Tech Connect에 게시되었습니다.

알아야 할 사항: 모든 쿼리에 하나의 파이프라인을 사용하는 것은 실수입니다. 단일 검색 패턴은 간단한 조회(lookups)에는 과도한 자원을 사용하여 불필요한 비용과 시간을 낭비하거나, 어려운 질문에는 제대로 대응하지 못해 빈약하고 잘못된 답변을 반환합니다. Adaptive RAG는 쿼리에 적합한 수준의 메커니즘을 매칭합니다. 구축할 가치가 있는 세 가지 단계가 있습니다. 간단한 사실을 위한 Naive RAG (임베딩 (embed), top-k 벡터 검색 (vector search), 스터프 (stuff), 생성 (generate)); 더 어려운 질문을 위한 하이브리드 검색 (hybrid retrieval) 및 교차 인코더 재순위화 (cross-encoder reranker); 그리고 계획을 세우고, 검색하고, 충분성을 판단하며, 합성 및 인용 (synthesise-and-cite) 작업을 위해 재검색하는 에이전트 루프 (agentic loop)입니다. 재순위화 (Reranking)는 수행할 수 있는 가장 높은 ROI(투자 대비 효율)를 가진 단일 변경 사항입니다. 넓은 후보군을 검색한 다음, 교차 인코더 (cross-encoder)를 사용하여 쿼리에 대해 상위 결과의 점수를 다시 매기십시오. 이는 재인덱싱 (re-indexing)이 필요하지 않으며 일반적으로…

AI Tech Connect에서 전체 기사 읽기 →