Adaptive RAG

Summary- 한계점 1. 검색이 필요하지 않은 발화의 경우, 의미 없는 검색결과를 기반으로 답변을 생성- 해결방안: LLM을 활용하여 사용자의 요청을 처리하기 위해, 검색이 필요한지 체크하는 로직 추가- 고도화 1: 검색 필요 여부 판단 정확도를 높이기 위해, 검색 결과를 포함하여 해당 검색 결과의 필요 여부를 판단하도록 로직 변경- 고도화 2: 검색/답변 결과의 유효성을 판단하는 로직을 추가하여 답변의 퀄리티 향상- 고도화 3: 추가 LLM으로 인한 소요시간 증가를 완화시키기 위해, SLM 혹은 finetuned encoder 사용 가장 기본적인 RAG의 구조는 사용자의 질문과 관련된 문서를 프롬프트에 넣고 답변을 생성하는 방식입니다. Image from https://python.langchai..