RecurSearch는 벡터 임베딩과 메타데이터 필터를 사용하여 문서 저장소에 대해 체인 가능한 재귀 검색을 제공합니다. 각 단계에서 쿼리를 정제하고, 중간 결과를 요약하며, 점진적으로 가장 관련성 높은 정보로 좁혀 AI 에이전트와 RAG 워크플로우를 지원합니다.
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RecurSearch
RecurSearch는 벡터 임베딩과 메타데이터 필터를 사용하여 문서 저장소에 대해 체인 가능한 재귀 검색을 제공합니다. 각 단계에서 쿼리를 정제하고, 중간 결과를 요약하며, 점진적으로 가장 관련성 높은 정보로 좁혀 AI 에이전트와 RAG 워크플로우를 지원합니다.
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오프라인과 온라인에서 창의적 표현을 위한 무료 강력한 음성 변환기.
RecurSearch란?
RecurSearch는 재귀적 의미 검색을 가능하게 하여 Retrieval-Augmented Generation(RAG) 및 AI 에이전트 워크플로우를 향상시키도록 설계된 오픈소스 파이썬 라이브러리입니다. 사용자는 쿼리와 문서를 벡터 공간에 임베딩하는 검색 파이프라인을 정의한 후, 이전 결과를 기반으로 쿼리를 반복적으로 정제하고, 메타데이터 또는 키워드 필터를 적용하며, 결과를 요약 또는 집계합니다. 이러한 단계별 정제를 통해 정밀도가 향상되고, API 호출이 줄어들며, 에이전트가 대용량 코퍼스에서 깊이 중첩되거나 문맥 특화된 정보를 추출하는데 도움을 줍니다.
RecurSearch을 사용할 사람은?
- RAG 챗봇을 구축하는 AI 개발자
- 의미 검색에 작업하는 데이터 과학자
- 지식 발견을 탐구하는 연구 엔지니어
- 문서 QA를 통합하는 소프트웨어 팀
RecurSearch 사용 방법은?
- 단계 1: pip install recursearch
- 단계 2: recursearch에서 RecursiveSearcher를 임포트
- 단계 3: 벡터 스토어(FAISS/Pinecone/Weaviate)를 초기화
- 단계 4: 임베딩 모델과 필터로 RecursiveSearcher 구성
- 단계 5: .search_recursive(query, depth, options) 호출
- 단계 6: 반환된 요약 또는 문서를 처리하여 파이프라인에 통합
플랫폼
- mac
- windows
- linux
RecurSearch의 핵심 기능 및 장점
핵심 기능
- 체인 가능한 재귀적 의미 검색
- 벡터 임베딩 통합 (FAISS, Pinecone, Weaviate)
- 메타데이터 및 키워드 필터링
- 중간 결과 요약
- 구성 가능한 재귀 깊이와 분기
장점
- 반복적 정제를 통한 고정밀도
- API와 계산 비용 절감
- 기존 RAG/에이전트 워크플로우에 쉽게 통합
- 대규모 문서 컬렉션에 확장 가능
- 오픈소스이며 확장 가능
RecurSearch의 주요 사용 사례 및 애플리케이션
- Retrieval-Augmented Generation 챗봇 구축
- 법률 문서 심층 분석 및 조항 추출
- 과학 문헌 지식 발견
- 다단계 고객 지원 지식 검색
- 컨텍스트 정제를 통한 기업 인트라넷 검색
RecurSearch의 자주 묻는 질문
RecurSearch 회사 정보
RecurSearch 리뷰
5/5
RecurSearch의 주요 경쟁자와 대안은?
- LangChain
- Haystack
- LlamaIndex
- Weaviate
- Pinecone
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