Retrieval
1.RAG에서 BM25가 더 좋을 수도 있습니다.
유사도 검색 vs BM25. 내 문서에서는 뭐가 더 좋을까? AutoRAG로 비교해보기.
2024년 6월 17일
2.한국어 문서에서 BM25 사용 시 꼭 확인해야 할 것
한국어 문서에 BM25를 적용할 때, "이것"만큼은 반드시 확인해야 한다!
2024년 6월 17일
3.Hybrid Retrieval의 가중치. 아무 값이나 쓰고 있나요?
당신이 무심코 고른 가중치. 최악의 성능으로 이어질 수 있습니다.
2024년 7월 17일
4.좀 더 나은 RRF 만들기 - SRRF
RRF만 사용하던 지난 나날들... 그녀의 문제점이 보이기 시작했다. 왜 RRF는 점수 분포를 반영하지 못할까? 이런 문제를 해결하기 위한 SRRF!
2024년 7월 29일
5.어떤 한국어 임베딩 모델 성능이 가장 좋을까? 직접 벤치마크 해보자.
AutoRAG를 이용해 엄청 빠르게 벤치마크 드가자~~
2024년 8월 4일
6.한국어 BM25에서 최고의 토크나이저는 무엇인가? 한국어 토크나이저 벤치마크 가보자고~
BM25 성능에 큰 영향을 미치는 토크나이저! 한국어 문서에 가장 좋은 토크나이저는 무엇일까? AutoRAG로 빠르지만 정확하게 벤치마크 가보자고~
2024년 8월 11일
7.랭체인의 Ensemble Retriever, 이게 대체 뭐지?
AutoRAG에서 최적화한 Hybrid Retrieval을 직접 랭체인으로 구현하려는데.... 어라? 뭐가 뭐지? 궁금했다면 클릭하세요!
2024년 8월 19일