[HyDE] Precise Zero-Shot Dense Retrieval without Relevance Labels 논문 리뷰

이번 논문은 Advanced RAG 의 대표 기법 중 하나인 HyDE에 관한 논문입니다.HyDE 는 Hypothetical Document Embeddings 의 약자로, 가상(가설)의 Document를 만들어 RAG Retrieval 성능을 올린 대표적 기법 중 하나입니다. 원문은 아래에서 확인하실 수 있으며 제가 논문을 해석하면서 틀린 부분이나 오류가 있다면 댓글 달아주시면 감사하겠습니다🤗https://arxiv.org/abs/2212.10496 Precise Zero-Shot Dense Retrieval without Relevance LabelsWhile dense retrieval has been shown effective and efficient across tasks and languag..

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• · 2024. 7. 29.
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[LangChain for LLM Application Development] 랭체인 Chains

본 게시물은 Deeplearning.ai 코스를 수강 후 요약 및 정리한 내용입니다. LangChain에서 지원하는 다양한 모듈 중 하나인 Chain 이 체인은 LLM과 프롬프트를 결합하며 다양한 요소를 한 번에 묶어 텍스트나 다른 데이터에 사용할 수 있다는 장점이 있다. 즉, 데이터를 기반으로 Prompt 와 LLM을 결합해서 Sequential 작업을 할 수 있도록 돕는것이 바로 Chain의 역할이다. 따라서, 체인의 장점 중 하나는 바로 많은 입력을 동시에 실행할 수 있다는 것! 그래서 체인 기술을 이용하면 LLM을 단독으로 사용하는 것 보다 더 복잡한 응용 프로그램에 적용시킬 수 있다는 장점이 존재하는데, (그래서 이름이 랭체인인가?) 체인은 쉽게 말하자면 chain = prompt | model..

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• · 2023. 12. 20.
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[LangChain for LLM Application Development] 랭체인 Models, Prompts and Parsers

본 게시물은 Deeplearning.ai 코스를 수강 후 요약 및 정리한 내용입니다. 랭체인..!! LLM...!!! 너무 재밌다! 같이 공부할사람! 🙋‍♀️ 먼저 LangChain이 뭔지 모르시는 분들을 위해 LangChain이란 LLM(Large Language Model) application을 제작하기 위한 Pytorch와 같은 오픈소스 개발 framework이다! LangChain framework는 Python, javascript를 지원하며 이 프레임워크를 이용하면 누구나 LLM 모델을 개발해볼 수 있다는 장점이 ..!! ㅎㅎ LangChain은 LLM으로 할 수 있는 거의 모든 기능들을 지원하는데 그 중에서도 LLM의 Composition과 Modularity에 특화되어 있다! LangCh..

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• · 2023. 12. 15.
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