반응형 rag아키텍처1 RAG 구현시 고려사항 : (2) RAG 아키텍처 구성요소 1. Query Embedding (임베딩 모델)역할: 사용자의 질문을 의미 벡터로 변환하여 검색에 활용할 수 있게 합니다.대부분의 RAG 시스템은 Dense Embedding을 사용합니다. (ex. text-embedding-ada-002, bge, E5 등)문장의 의미적 유사성을 보존하는 것이 핵심.문서 인덱싱 시에도 같은 모델로 임베딩하여 저장합니다.임베딩 모델 선택 시 고려사항:항목설명다국어 지원한국어, 영어 등 대상 언어 지원 여부성능semantic similarity 기준의 평가 (e.g. MTEB, BEIR)토큰 제한문서 단위 처리 가능 여부라이선스상용 사용 가능 여부 (OpenAI vs 오픈소스) 2. Retriever (벡터 검색기)역할: 벡터화된 쿼리와 벡터 DB에 저장된 문서 임베딩 .. 2025. 7. 11. 이전 1 다음 반응형