LangChain3 [We-Co] RAG - LangChain , return_source_documents 안녕하세요. 위기의 코딩맨입니다.이번에 RAG를 구성하는데 문제가 발생했습니다. 참조할 PDF파일이 2개가 있었는데2개의 파일을 비교하면 비교가 되지않고,1개의 파일씩 검색하면 검색이 되는 문제였습니다.[ 문제 ]예를 들어보겠습니다.24년도 OOO 정보와 25년도 OOO 정보를 비교해서 알려줘이렇게 질문을 하면.. 답변을..죄송하지만, 2024년도 OOO 정보는 제공되지 않았습니다. 2025년도 OOO 내역만 확인할 수 있습니다. 2025년도 OOO 정보는 ~입니다. 2024년도에 대한 정보는 알 수 없습니다. 그래서 24년도와 25년도 따로 검색을 진행해봤습니다.24년도 OOO 정보를 알려줘25년도 OOO 정보를 알려줘24년도 OOO정보는 ~입니다.25년도 OOO정보는 ~입니다. 해당 방식으로 검색은 .. 2025. 7. 16. [We-Co] RAG 검색과 응답 최적화 - Chunking 안녕하세요. 위기의 코딩맨입니다.오늘은 RAG의 검색과 응답을 최적화하는 방법 중 하나인 Chunking에 대해서간단하게 알아보도록 하겠습니다. 일단 청킹 작업은 관련 문서를 가져오는Retrieval에서 개선할 수 있는 요소 중 하나라고 생각해주시면 됩니다.벡터화된 문서를 검색하는 과정을 조 금더 정확하게 검색되도록 최적화 하는 방법을 알아보는 것입니다! [ chunking ]문서를 검색하려면, 해당 문서를 가공하여 최적화된 상태로 변환하는 과정이 필요합니다.이러한 전처리 과정 중 핵심적인 과정이 청킹 입니다. 문서를 분할하는 단계로 보시면 됩니다. 관리에 용이함검색 정확도가 높아짐일관성 유지 기본적으로 청킹 작업을 진행하게되면 문자 수를 기반으로 분할으로 진행됩니다.구조가 고려되지 않음중요한 정보가 분.. 2025. 7. 8. [We-Co] langchain - FewShotPromptTemplate란 무엇일까! 안녕하세요. 위기의 코딩맨입니다.오늘은 RAG의 langchain프레임 워크에서 FewShotPromptTemplate에 대해서 알아보겠습니다~!요즘 RAG에 관련된 내용을 공부하고있는데 아주 재밌더라구요. [ FewShotPromptTemplate ] FewShotPromptTemplate는 간단하게 말하면 몇가지 사례를 주고, 사용자가 질의를 입력하면, 해당 사례를 기반으로 프롬프트를 구성하여 답변을 주는 것으로 보시면 됩니다.예시를 보겠습니다.질문 : "아이언맨의 실제 이름이 뭐야?"답변 : "토니 스타크" 질문 : "캡틴아메리카의 실제 이름이 뭐야?"답변 : "스티브 로저스"이런식으로 답과 질의를 생성하여 사례를 만들고 프롬프트에 적용하면"블랙위도우의 실제 이름이 뭐야??"의 질문을 하게되면 "나.. 2025. 7. 2. 이전 1 다음 반응형
