Insights
AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
GitHubAI 번역요약
PlanRAG: 의사 결정자로서의 생성형 거대 언어 모델(LLM)을 위한 계획 후 검색 증강 생성 (Plan-then-Retrieval
NAACL 2024에 채택된 PlanRAG는 LLM이 의사 결정자로서 먼저 계획을 세운 뒤 검색을 수행하는 'Plan-then-Retrieval' 방식을 제안합니다. 관계형 및 그래프 데이터베이스 환경에서 기존 RAG 방식보다 향상된 성능을 목표로 합니다.
6월 15일1
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aiwaves-cn/agents
에이전트 학습 및 평가를 지원하는 Agents 2.0 프레임워크를 출시했습니다. 신경망의 역전파 원리를 언어 에이전트 파이프라인에 적용하여 기호 학습(Symbolic Learning)을 구현합니다.
6월 15일1
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dipanjanS/improving-RAG-systems-dhs2024
RAG 시스템 구축 시 발생하는 주요 실패 지점들을 분석하고 이를 해결하기 위한 실질적인 기술적 방안을 제시합니다. 데이터 클리닝부터 최신 Agentic RAG 기술까지 RAG 성능 최적화를 위한 포괄적인 가이드를 제공합니다.
6월 15일0
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whyhow-ai/rule-based-retrieval
Rule-based Retrieval은 고급 필터링 기능을 통해 RAG 애플리케이션을 구축하고 관리할 수 있게 돕는 Python 패키지입니다. OpenAI 및 Pinecone, Milvus, Qdrant와 같은 벡터 데이터베이스와 원활하게 통합됩니다.
6월 15일1
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cxcscmu/RAGViz
RAGViz는 LLM이 답변 생성 시 참조하는 컨텍스트의 문서 및 토큰 수준 어텐션을 시각화하는 도구입니다. 특정 문서의 추가 및 제거를 통해 검색된 정보가 답변 생성에 미치는 영향력을 진단할 수 있습니다.
6월 15일1
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Retrieval-Augmented Generation (RAG) 엔진을 활용한 ESG 분석
RAG 기술을 활용하여 CSRD, GRI 등 최신 ESG 규제 프레임워크를 분석하는 차세대 플랫폼입니다. 계층적 검색과 쿼리 분해 기술을 통해 복잡한 ESG 데이터를 정밀하게 분석하고 컴플라이언스 격차를 식별합니다.
6월 15일0
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문서 간 검색 증강 생성 (Retrieval-Augmented Generation) 평가를 위한 데이터셋
MultiHop-RAG는 RAG 파이프라인에서 문서 간 검색 및 추론 능력을 평가하기 위한 새로운 QA 데이터셋입니다. 2,556개의 쿼리를 포함하며, 메타데이터를 활용해 실제 서비스의 복잡한 시나리오를 반영합니다.
6월 15일1
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kroger-mcp
Model Context Protocol(MCP)을 활용하여 Claude와 같은 AI 어시스턴트가 Kroger의 식료품 데이터에 접근할 수 있게 해주는 FastMCP 서버입니다. 사용자는 이를 통해 매장 검색, 제품 찾기, 장바구니 관리 등의 기능을 AI와 함께 수행할 수 있습니다.
6월 15일1
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OpenAI-to-FreeCAD-workflow
자연어 설명을 FreeCAD Python 스크립트로 변환하여 3D 모델을 생성하는 엔드 투 엔드 파이프라인입니다. 프롬프트 정제, RAG, 퓨샷 러닝을 결합하여 비전문가도 쉽게 3D 디자인을 수행할 수 있도록 설계되었습니다.
6월 15일1
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Python Runtime Interpreter MCP Server
LLM 에이전트가 안전한 샌드박스 환경에서 Python 코드를 실행할 수 있도록 지원하는 오픈 소스 MCP 서버인 PRIMS를 소개합니다. 각 실행은 격리된 가상 환경에서 이루어지며, 패키지 설치 및 파일 마운트 기능을 제공합니다.
6월 15일1
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Denis2054/RAG-Driven-Generative-AI
LlamaIndex, Pinecone, Deep Lake 등을 활용하여 생성형 AI를 위한 RAG(검색 증강 생성) 시스템을 구축하고 평가하는 코드를 제공합니다. OpenAI와 Hugging Face 모델을 결합하여 고도화된 RAG 파이프라인 구현 방법을 다룹니다.
6월 15일0
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mcp-azure-devops
AI 어시스턴트가 Azure DevOps와 상호 작용할 수 있도록 돕는 Model Context Protocol(MCP) 서버 프로젝트입니다. 자연어 명령을 통해 작업 항목 관리, 프로젝트 조회, 팀 정보 확인 등 Azure DevOps REST API 기능을 수행할 수 있습니다.
6월 15일0
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mcp-android-server-python: uiautomator2를 이용한 Android 자동화 MCP (Model Context
uiautomator2를 활용하여 Android 기기를 제어할 수 있는 MCP(Model Context Protocol) 서버 프로젝트입니다. Claude나 GitHub Copilot 같은 AI 에이전트가 자연어로 Android 기기를 조작할 수 있도록 모듈화된 도구들을 제공합니다.
6월 15일1
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imprvhub/mcp-domain-availability
Claude Desktop에서 50개 이상의 TLD에 대한 도메인 가용성을 확인할 수 있는 MCP 서버입니다. DNS/WHOIS 검증 및 일괄 확인 기능을 제공하며, uvx를 통해 간편하게 설치할 수 있습니다.
6월 15일1
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boluo2077/deep-rag
Deep RAG는 기존 RAG의 한계인 문서 구조 상실과 멀티홉 추론 문제를 해결하기 위해 설계된 새로운 프레임워크입니다. 지식 지도를 활용한 능동적 탐색과 다회차 검색을 통해 복잡한 논리 및 수치 비교가 가능합니다.
6월 15일0
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Azure-Samples/rag-as-a-service-with-vision
Azure AI 서비스를 활용하여 MHTML 문서의 텍스트와 이미지를 모두 처리하는 멀티모달 RAG 파이프라인 프레임워크를 제공합니다. 문서 수집, 이미지 강화, 비전 결합 검색 및 성능 평가를 위한 전체 워크플로우를 포함합니다.
6월 15일1
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Farzad-R/Advanced-QA-and-RAG-Series
다양한 데이터베이스(VectorDB, GraphDB, SQL 등)를 활용한 고급 RAG 및 질의응답 시스템 구현 가이드를 제공하는 저장소입니다. LangGraph를 이용한 에이전트형 고객 지원 시스템 구축을 포함하여, 최신 RAG 기법들을 실무적인 관점에서 다룹니다.
6월 15일0
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SoupCola/Agent_Project
RAG, 웹 검색, Manus 프레임워크 및 MCP 프로토콜을 결합한 다중 프로젝트 통합 에이전트 시스템입니다. 로컬 지식 베이스와 웹 검색을 동시에 수행하며, LangGraph를 통해 복잡한 작업을 자율적으로 계획하고 실행할 수 있습니다.
6월 15일0
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NVIDIA/workbench-example-agentic-rag
NVIDIA AI Workbench를 사용하여 Agentic RAG 시스템을 구축하고 실행하는 방법을 설명합니다. 경로 설정, 평가, 반복 과정을 통해 RAG의 정확도를 높이고 프롬프트 및 파라미터를 조정하는 가이드를 제공합니다.
6월 15일1
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NVIDIA/ChatRTX
ChatRTX는 사용자의 로컬 데이터를 활용해 개인화된 답변을 제공하는 RAG 기반 데모 앱입니다. TensorRT-LLM과 NVIDIA NIM을 통해 Windows RTX PC 환경에서 빠르고 안전한 로컬 AI 추론을 지원합니다.
6월 15일0