retriever (2) 썸네일형 리스트형 LangChain에서 효율적인 검색을 위한 다중 Retriever전략 Retriever는 LangChain 프레임워크에서 중요한 역할을 하며, 필요한 정보를 효율적으로 검색하는 데 사용됩니다. 이 글에서는 다양한 Retriever 전략, 특히 Multi-Query Retriever와 Ensemble Retriever를 살펴보고, 이를 어떻게 활용할 수 있는지에 대해 설명하겠습니다. 또한 LongContext Reorder와 Multi-Vector Retriever, ContextualCompressor, LLMChainFilter와 같은 고급 검색 기법에 대해서도 간단히 소개하겠습니다.Retriever의 역할LangChain의 Retriever는 주어진 질문에 대한 관련 문서나 정보를 검색하는 기능을 담당합니다. 단순한 키워드 기반 검색에서 벗어나, 문서의 맥락을 고려하여.. 효율적인 정보 검색을 위한 솔루션, Langchain의 Retriever란? 최근 대화형 인공지능(AI)이 급속히 발전하면서, 방대한 데이터 속에서 필요한 정보를 빠르고 정확하게 찾아내는 능력은 매우 중요한 과제로 떠올랐습니다. 특히, 대용량의 텍스트 데이터를 처리하는 AI 모델에서는 원하는 정보를 바로 추출할 수 있는 기능이 필수적입니다. 바로 이 과정에서 Langchain의 Retriever가 강력한 도구로 떠오르게 되었습니다.1. Retriever란 무엇인가?Langchain에서 Retriever는 간단히 말해, 방대한 데이터 중에서 사용자가 원하는 정보를 검색해주는 역할을 담당합니다. 이것은 우리가 검색 엔진에서 키워드를 입력하고 결과를 받는 것과 비슷한 개념입니다. 그러나 일반적인 검색 엔진과는 다르게 Retriever는 주로 자연어 처리를 통해 정확한 문맥적 정보를 찾.. 이전 1 다음
