Google Cloud는 LlamaIndex를 사용하여 Google Cloud에서 고급 검색 증강 생성(RAG) 애플리케이션을 빌드하는 방법을 간략히 설명하는 기사를 게시했습니다. 특히 흥미로웠던 점은 모든 경우에 적용할 수 있는 단일 솔루션이 없기 때문에 RAG 솔루션을 빌드할 때 유연성과 실험에 중점을 두었다는 것입니다.
이 기사에서는 LlamaIndex를 사용하여 데이터 색인 생성 및 저장에서 정보 검색, 순위 지정 및 최종 응답으로의 합성에 이르기까지 RAG 워크플로우를 단계별로 분석한 방식이 유용했습니다.
주목할 만한 한 가지 측면은 Document AI Layout Parser와 같은 Google Cloud 도구를 사용하여 문서를 분석하고 콘텐츠를 계층적으로 이해함으로써 검색 정확도를 개선했다는 것입니다.
또한 Hypothetical Document Embedding(HyDE) 및 LLM 기반 노드 재순위 지정과 같은 고급 기술을 사용하여 결과 품질을 향상시킨 것도 흥미로웠습니다.
마지막으로 이 기사에서는 RAGAS를 사용하여 RAG 파이프라인의 성능을 평가하는 실질적인 예를 제공하여 개발자가 솔루션을 미세 조정할 수 있도록 지원합니다.
전반적으로 이 기사는 Google Cloud에서 효과적인 RAG 애플리케이션을 빌드하기 위한 포괄적이고 실용적인 가이드를 제공한다고 생각합니다.
