Rag

본인은 대학원에서 LLM 및 RAG를 연구중인 대학원생이다. 산업계에서는 RAG를 다양한 라이브러리와 함께 응용하는 engineering의 느낌이 강하겠지만, 평소 본인은 RAG를 research 레벨로 접한터라, RAG를 langchain 같은 라이브러리를 사용하여 구현하지는 못했다. (연구나 실험 단계에선 langchain을 사용하기보단, pytorch로 밑바닥부터 구현하기 때문이다.) 그러던 중 RAG 관련한 여러 유튜브 영상을 보다보니, RAG를 응용하여 서비스를 개발하는 것에도 관심을 갖게 되었고, 이 책을 접했다.  이 책은 langchain을 메인으로 사용하여 RAG 서비스를 개발하는 법을 소개하는 책이다. langchain 이외에도 간단한 AI 기반 웹 서비스 제작을 돕는 streamlit..

(NAACL 2024) Adaptive-RAG: Learning to Adapt Retrieval-Augmented Large Language Models through Question Complexity arXiv : https://arxiv.org/abs/2403.14403 code : https://github.com/starsuzi/Adaptive-RAG 1. Introduction 논문이 다루는 task Open-Domain Question-Answering task with RAG (Retrieval-Augmented Generator) Single-hop QA: 한 문서만 필요한 질문에 답하는 것 Multi-hop QA: 질문과 함께 거대한 지식 말뭉치(corpus)가 주어졌을 때 답을 찾기..