5. Advanced RAG

Contents

5. Advanced RAG¶

Summary¶

Advanced RAG( Retrieval Augmented Generation) 기술은 기존의 Naive RAG의 한계를 극복하기 위해 개발된 고급 기술입니다. 이 기술은 정보 검색과 생성 단계에서 다양한 기법을 적용하여 정확성, 효율성, 관련성을 향상시킵니다. 예를 들어, 재순위화, 자동 병합, 고급 필터링 등이 이러한 기술에 포함됩니다. 또한, GraphRAG와 같은 지식 그래프 기반 접근법은 데이터를 구조화하고, 효율적인 검색과 추론을 가능하게 합니다.

Key Concepts¶

Advanced RAG: Naive RAG의 한계를 극복하기 위해 개발된 고급 기술로, 정보 검색과 생성 단계에서 다양한 기법을 적용하여 정확성, 효율성, 관련성을 향상시킵니다.
Re-ranking: 검색된 문서의 순위를 재조정하여 가장 관련성이 높은 문서를 상위에 위치시킵니다.
Auto-merging: 검색된 문서를 자동으로 병합하여 더 정확하고 관련성이 높은 정보를 제공합니다.
GraphRAG: 지식 그래프 기반 접근법으로, 데이터를 구조화하고, 효율적인 검색과 추론을 가능하게 합니다.

References¶

URL Name	URL
Advanced RAG Techniques - Pinecone	https://www.pinecone.io/learn/advanced-rag-techniques/
Advanced RAG Techniques: What They Are & How to Use Them	https://www.falkordb.com/blog/advanced-rag/
Building and Evaluating Advanced RAG Applications	https://www.deeplearning.ai/short-courses/building-evaluating-advanced-rag/
Advanced RAG- Providing Broader Context to LLMs Using ParentDocumentRetriever	https://medium.aiplanet.com/advanced-rag-providing-broader-context-to-llms-using-parentdocumentretriever-cc627762305a
Advanced RAG Service - Microsoft Tech Community	https://techcommunity.microsoft.com/t5/modern-work-app-consult-blog/exploring-the-advanced-rag-retrieval-augmented-generation/ba-p/4197836

previous

Tree of Thoughts

next

LLM의 후처리(Post-processing)