dify (3) 썸네일형 리스트형 [Dify RAG #2] LLM 검색 정확도를 좌우하는 인덱싱 설정 – High-Quality와 Economical, 무엇이 다를까? 검색 정확도가 왜 이렇게 낮을까? 인덱싱 설정이 문제일 수 있습니다LLM(대규모 언어 모델)을 도입해 지식베이스 검색 시스템을 구축하고 있는 IT 담당자라면 이런 경험이 있을 겁니다.검색 기능을 열심히 만들었는데, 막상 사용해보니 원하는 정보를 정확히 찾아주지 못해서 답답했던 적 말입니다.이럴 때 "인덱싱 방식이 잘못됐을 수 있다"는 이야기를 듣지만,High-Quality, Economical, Vector Search, Full-Text Search, Hybrid Search 같은 어려운 용어들 때문에어떤 설정을 선택해야 할지 막막해지는 경우가 많습니다.저도 처음엔 그랬습니다. 검색 정확도가 낮아서 클라이언트 불만이 터졌고,결국 인덱싱 방식과 검색 설정을 하나하나 다시 뜯어고치며 최적화해야 했죠.이 글.. [Dify RAG #1] AI 챗봇 정확도를 높이는 비결 – Dify 지식베이스와 청킹(chunking) 설정 완전 정복 사내 문서와 FAQ를 AI 챗봇에 넣었는데, 자꾸 엉뚱한 답변이 돌아오나요?최신 자료를 반영했는데도 여전히 오래된 정보를 기반으로 틀린 답을 내놓나요?이런 문제는 대부분 ‘데이터 분할 방식’, 즉 ‘청킹(chunking)’ 설정에서 시작됩니다.AI가 문서를 잘 활용하게 만들려면, 지식베이스와 청킹 과정을 제대로 이해하는 게 핵심입니다.이 글에서는 Dify의 지식베이스 시스템과 청킹 설정법을 알기 쉽게 설명합니다.읽고 나면, 당신의 AI 챗봇이 더 정확하게 문서를 이해하고, 믿을 만한 답변을 하도록 설정할 수 있을 겁니다.RAG와 지식베이스: AI가 문서를 활용하는 방식요즘 AI 챗봇은 GPT 같은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용합니다.그런데 이런 모델은 사전에 학습한 데이터에 기반해 답변합니다.그래서 .. AI 혁신의 새로운 기준, LLMOps와 Dify의 강력한 솔루션 살펴보기 1. LLMOps 소개: AI 운영의 혁신LLMOps는 "대형 언어 모델 운영"을 뜻하는 용어로, 인공지능(AI) 모델을 실제 환경에서 효율적으로 관리하고 운영하기 위한 일련의 절차 및 도구를 의미합니다. 이는 AI 모델을 연구단계에서 실사용으로 옮기는 과정에서 발생하는 문제들을 해결하고, 모델의 성능을 유지 및 개선하기 위해 필요한 다양한 작업들을 포괄합니다. 특히, LLMOps는 AI 모델의 배포, 모니터링, 유지보수, 업데이트 등 복잡한 과정들을 자동화하고 효율화하는 데 초점을 맞추고 있습니다.2. LLMOps가 왜 필요한가?AI 모델의 발전은 눈부시지만, 이를 실제로 비즈니스 환경에 도입하고 관리하는 일은 매우 까다롭습니다. 다음과 같은 이유에서 LLMOps는 필수적입니다:복잡성 관리: 대형 언어.. 이전 1 다음
