12 RAG Pain Points and Proposed Solutions

 

12 RAG 고통점과 해결책

 

Weni이 LlamaIndex에서 12가지 RAG 고통점과 이에 대한 해결책을 소개합니다.

데이터 정제와 더 나은 프롬프팅을 제안하여 문제를 해결할 수 있습니다.

 

'unstructured IO cleaning library'를 활용하여 데이터 정제를 할 수 있으며, 더 나은 프롬프팅을 위해서도 작업이 필요합니다.

이번 동영상에서는 기타 해결책에 대해서도 소개할 예정입니다.

 

 

L-Index와 관련된 두 번째, 세 번째 통증점은 무엇일까요?

 

통증점 2는 초기 검색 단계에서 중요한 컨텍스트인 상위 순위 문서가 누락되었다는 것이에요.

L-Index는 PromTuner라는 하이퍼파라미터 튜닝 기술을 가지고 있어, 평가자 선택이 중요하다는 점도 있습니다.

 

또한, 결과 수정을 위한 리랭킹이 성능 향상을 눈에 띄게 보여준다는 점도 있죠.

만약 컨텍스트 누락이 있다면 리트리버 전략을 조정해야 할 필요성이 있습니다.

 

마지막으로, Llama Index는 다양한 고급 검색 전략을 가지고 있습니다

 

 

검색 전략 선택과 임베딩 모델 세밀하게 조정하기

 

가장 적합한 검색 전략을 선택하려면 사용 사례에 기반한 평가 결과를 확인해야 해요.

또한, 임베딩 모델을 세밀하게 조정하면 성능을 높일 수 있어요.

 

데이터 정제, 프롬프트 압축, 노드 재정렬 등의 기법을 사용하여 특정 문제를 해결하는데 도움이 된답니다.

임베딩 모델을 세밀하게 조정하면 검색 결과의 성능을 향상시키고 비용을 줄일 수 있었던 사례도 있었어요.

 

 

LlamaIndex의 출력 작업과 쿼리 변환 전략은?

 

LlamaIndex에서는 다양한 출력 작업 모듈을 사용하여 결과 출력과 관련된 문제를 해결하고, 출력 스키마를 정의하고 JSON 형식으로 출력하죠.

부족한 출력으로 인해 일부 응답이 발생하는 경우, 질의 변환 전략을 사용해 해결됩니다.

이러한 전략에는 경로 기반 질의 엔진, 질의 재작성 등이 포함돼요.

 

 

텍스트 데이터 처리를 위한 쿼리 엔진 개발과 스케일링 과제란?

 

두 개의 다른 문서를 비교하고 대조할 때 사용되는 10K SEC 10K 문서들에 대해 설명하고, 이에 대한 질문을 하고 대조해야 할 경우 사용해요.

 

쿼리 엔진을 사용하여 가상의 응답과 문서를 비교하여 최적의 답변을 선택하고, 데이터 투입의 확장성에 대한 과제를 이야기해요.

 

Llama 인덱스는 병렬화된 투입 파이프라인을 도입하여 확장성을 높이는데 기여하며, 일부 구조화된 데이터에 대해서는 텍스트를 SQL로 변환하여 처리해요.

 

 

Llama Index의 최신 논문과 기능은 무엇인가요?

 

최근 논문 'Chain of Table'과 'Mix Self-Consistency Pack'의 솔루션을 소개했어요.

 

'Chain of Table'은 테이블 데이터에 대한 사용자 쿼리를 기반으로, 테이블 작업의 순서를 계획하여 올바른 정보를 검색해요.

'Mix Self-Consistency Pack'은 텍스트 기반 및 기호 기반의 논리 추론을 통해, 텍스트를 SQL 또는 Python으로 변환하여 최상의 성능을 제공해요.

 

'Chain of Table'은 특히 하나의 열에 여러 원소가 있는 경우와 데이터의 혼합이 있는 경우에 효과적으로 작동해요.

Llama Index에는 데이터를 추출하기 어려운 복잡한 PDF에서의 데이터 추출에 대한 'Complex PDFs' 기능이 이미 추가되어 사용 가능해요.

 

 

Open Air모델보다 Fullback 모델이 필요한 이유는?

 

Open Air모델을 사용하면 속도 제한 문제와 시스템 오동작 위험이 있어서, Fullback 모델이 필요해요.

 

Neutrino 라우터와 Open R은 Fullback 모델 솔루션으로 제안되었는데, Neutrino 라우터는 스마트하게 CSAs를 다른 모델로 라우팅하여 최저가 또는 가장 성능이 좋은 경로를 선택하는 기능을 제공하고, Open R은 표준화된 API로 어떤 모델에게도 낮은 가격으로 접근할 수 있고, 주 호스트의 중단 시 Fullback을 제공합니다.

 

게다가 Nemo guardrails는 오픈 소스 기반의 보안 도구셋으로, 입출력 moderation, 주제 가이드, 환각 방지, 응답 형성, 그리고 GME index와의 통합 등을 처리하여 보안 기능을 강화할 수 있죠.

 

이것을 사용하면 프로그래밍으로 가이드 레일을 설정할 수 있으며, 입력/출력 대화 도메인을 제한하여 사용자가 대화 주제를 벗어나지 않도록 합니다.

 

 

Retriever rail과 LlamaIndex의 차이점과 LlamaGuard와 NAD Guard의 비교는?

 

Retriever rail을 RAG로 사용하나, 이번에는 RAG로 LlamaIndex를 사용하여 실험 중이에요.

LlamaIndex는 아직 실험적이며, txt 파일 형식만 지원하죠.

 

LlamaGuard는 입력 및 출력 모더레이션을 처리하지만, NAD는 도메인 모더레이션과 실행 도구를 다루죠.

LamaGuard와 NAD Guard는 하나의 솔루션으로 결합될 수 있어요.

 

NAD Guard에도 Nimo Guard가 있는데, 두 가지 방법을 하나의 솔루션으로 결합하는 것을 추천해요.

 

 

LlamaIndex 프레임워크의 툴셋은 어떤 장점이 있을까?

 

LlamaIndex 프레임워크의 툴셋은 정말로 보석같은 존재로 즐겁게 활용되며, 이 그림은 시작점으로서의 역할을 하는군요.

어떤 도메인이나 구체적인 사용 사례에 따라 이 다이어그램을 확장할 수 있다는 장점이 있어요.

또한, LlamaIndex 프레임워크에는 여러 실무 개발 도구와 함께 숨겨진 보석이 많아요.

 

개발자들은 매일 랙 시스템을 개발하며, 이 도구들을 탐구하고 활용해야 합니다.

게다가 새로운 기능들은 통상적인 문제가 아니더라도, 특정 이슈 해결에 도움을 주는 강력한 RAG 파이프라인을 구축하는데 기여합니다.