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LangChain 입문 (1)LangChainLLMs로 구동되는 애플리케이션을 개발하기 위한 프레임워크RAGRetrieval-Augmented Generation (검색-증강-생성)최신정보에 대한 학습을 하고 싶을때제한된 내부데이터에 대한 학습을 하고 싶을때특정 도메인에 대한 질문을 할 때문서화 시켜 기대하는 답변이나 환각 현상을 없애고 싶을때-> 궁극적으로 더 나은 답변 품질을

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3 months ago

5 min read

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[RAG] RAG 평가 및 개선 Ch2. LangSmith API를 활용한 프롬프트 최적화01. LangChain Dataset Testing에 데이터셋 생성데이터셋을 구축하기 위해선 크게 3가지 과정에 대한 이해 필요Retrieval이 Question에 Relevant 한지 평가Answer이 Question에 Relevant 한지 평가Answer가 검색된 문서 안에서 답변하였는지 (할루

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a year ago

6 min read

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[RAG] RAGAS를 통한 평가 Ch1. RAG 평가01. RAGAS 소개Retrieval-Augmented Generation Evaluation SystemRAGAS는 RAG 과정에서 생성된 답변이 얼마나 정확하고 유용한지 평가하는 역할RAG 모델이 정보를 정확하고, 적절하게 잘 활용하고 있는지를 체계적이고 자동화된 방식으로 평가해주는 라이브러리평가방식이 간결하다.합성 테스트 데이터셋

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a year ago

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[RAG] 텍스트 분할 01. 텍스트 분할의 개념과 중요성RAG에서 LOAD 이후의 과정사용 이유LLM의 input token 길이 제한에 걸리지 않기 위해참고할만한 정보는 일부이기에 리소스 최적화할루시네이션 방지chunk를 잘 만들면, 유사도도 잘 잡힐 것이다.불필요한 답변을 포함하면 제대로된 답변으로 연결되지 않는다.분할 전략chunk overlap : 겹쳐지는 부분02. C

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a year ago

7 min read

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Langchain

perarduaadastra

헉 제가 알림을 늦게 확인해서 이제야 답글 달아드려요 ㅠㅠ ! Ragas Version: 0.1.19 사용했습니다!

안녕하세요:) 글 잘 읽었습니다! 혹시 ragas 버전 무엇으로 하셨나요? ModuleNotFoundError: No module named 'ragas.testset.evolutions' 에러가 해결이 되지 않아요ㅜㅜ