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초보자 친화적 RAG 시스템 도구

간단한 설정과 쉬운 사용법을 제공하는 RAG 시스템 도구로 시작부터 성공적인 작업을 만드세요.

RAG 시스템

  • LLM-Powered RAG System

    LLMs와 벡터 데이터베이스 및 맞춤형 파이프라인 결합을 통해 검색 강화 생성 채팅 에이전트를 가능하게 하는 오픈 소스 프레임워크입니다.
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    LLM-Powered RAG System란?
    LLM-구동 RAG 시스템은 검색 강화 생성(RAG) 파이프라인을 구축하기 위한 개발자 중심 프레임워크입니다. 문서 컬렉션 임베딩, FAISS, Pinecone 또는 Weaviate를 통한 인덱싱, 런타임에 관련 컨텍스트를 검색하는 모듈을 제공합니다. 이 시스템은 LangChain 래퍼를 사용하여 LLM 호출을 오케스트레이션하며, 프롬프트 템플릿, 스트리밍 응답 및 다중 벡터 저장소 어댑터를 지원합니다. 지식 기반에 대한 엔드투엔드 RAG 배포를 간소화하며, 임베딩 모델 구성, 프롬프트 디자인, 결과 후처리 등 각 단계에서 맞춤형 구성이 가능합니다.

  • Controllable RAG Agent

    맞춤형 리트리버 및 응답 생성을 제어할 수 있는 오픈 소스 Python 프레임워크로, Retrieval-Augmented Generation 에이전트를 구축합니다.
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    Controllable RAG Agent란?
    Controllable RAG 프레임워크는 리트리버 강화 생성 시스템을 모듈식으로 구축하는 접근 방식을 제공합니다. 검색 구성요소, 메모리 모듈, 생성 전략을 구성하고 연결할 수 있습니다. 개발자는 문서 검색 및 처리 방식을 조정하기 위해 다양한 LLM, 벡터 데이터베이스, 정책 컨트롤러를 연결할 수 있습니다. Python을 기반으로 하여 인덱싱, 쿼리, 대화 기록 추적, 행동 기반 제어 흐름 유틸리티를 포함하며, 챗봇, 지식 지원자, 연구 도구에 적합합니다.
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