LangChain을 이용해 RAG 와 같은 토이프로젝트를 실행해보셨던 분들이라면 익숙하실 python 모듈입니다. https://pypi.org/project/chromadb/ chromadb Chroma. pypi.org RAG를 구현하려면 벡터 데이터베이스로부터 정보를 가져와 LLM에 전달해야 하죠? 벡터 데이터베이스 역할을 하는 것이 바로 Chromadb 모듈입니다. pypi 에 나와있는 모듈 특징을 보더라도 LangChain, LlamaIndex를 위주로 하는 데이터베이스 모델임을 확인할 수 있습니다. 다음 명령어를 통해 설치할 수 있습니다. pip install chromadb https://velog.io/@dasiy/%EB%AC%B8%EC%84%9C%EB%A5%BC-%EA%B8%B0%EB%B..
논문은 23년 2월 발표되었으며, 원본 논문은 아래 링크에서 확인할 수 있습니다. 본 논문은 Facebook Research 팀 (현 Meta AI) 에서 작성한 Survey 논문입니다. https://arxiv.org/abs/2302.07842 Augmented Language Models: a Survey This survey reviews works in which language models (LMs) are augmented with reasoning skills and the ability to use tools. The former is defined as decomposing a potentially complex task into simpler subtasks while the latte..
LLM 공부를 시작하다보면 RAG (Retrieval Augmented Generation) 이라는 용어가 자주 등장하게 된다. RAG model은 검색 증강 생성 방식을 통해 외부 Document에서 가져온 정보를 통해 LM 모델의 성능과 정확도를 향상시키는 방법 중 하나이다. 챗 GPT와 같은 Generate LM들이 보다 정확한 정보를 제공할 수 있도록 정확도를 향상시킬 수 있는 방법이라고 보면 될 것 같다. 논문은 2020년 5월 발표되었으며, 원문 링크는 아래에서 확인할 수 있다. https://arxiv.org/abs/2005.11401 Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks Large pre-trained langu..