RAG의 구조는 다음과 같습니다 가장먼저, 블로그 포스트의 고유값인 log_no를 수집합니다. 두 번째로 각 페이지를 임베딩하여 결과를 chroma에 저장합니다.
포스트에 필요없는 정보들을 제거하지 않고 페이지의 모든내용을 임베딩했습니다. 약 1,500개의 포스팅 정보를 embedding 했습니다.
마지막으로 RAG를 기반으로 LLM을 사용해보았습니다. https://github.com/pjt3591oo/blog-rag/blob/main/README.md blog-rag/README.md at main · pjt3591oo/blog-rag Contribute to pjt3591oo/blog-rag development by creating an account on GitHub. github.com 간단하게 RAG를 다뤄보았으니 조만간 이를 주제로 포스팅을 할 예정~...
![[LLM] 내 블로그를 기반으로 RAG를 테스트해보았다.](https://mblogthumb-phinf.pstatic.net/MjAyNDA2MjNfMjcw/MDAxNzE5MTIxNjM5MjQ2.kpfuRu0TD0o2qXnFfW_7aQDu7T_dzh0uSLmHkulJ2Kkg.2XnC0JU1xnzmqK_76XnnjW5L5R3lkoTGLQsexoUrXXcg.PNG/%BD%BA%C5%A9%B8%B0%BC%A6_2024-06-23_12.53.17.png?type=w2)
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Augmentation
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생성
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검색
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Retrieval
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RAG
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Model
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LLM
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Large
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Language
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Generation
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증강
원문 링크 : [LLM] 내 블로그를 기반으로 RAG를 테스트해보았다.
![[aptos] aptos 1편 - 나만의 모듈(smart contract) 만들고 배포하기 and aptos 트랜잭션 처리 속도가 빠른 이유](https://mblogthumb-phinf.pstatic.net/MjAyNDA4MThfMjkz/MDAxNzIzOTM3MDA1NDg3.ddTNof4wdUME82v0TV3QZz5uc_Zxhcx_4a-lbx5PAcsg.Cdf8uhFf3vPLudFLBGbwXgIu9P6uZ-nzPNLwiliX1Pcg.PNG/%BD%BA%C5%A9%B8%B0%BC%A6_2024-08-18_08.23.09.png?type=w2)
![[aptos] aptos 3편 - 여러 트랜잭션을 한 번에 submit(batch)](https://mblogthumb-phinf.pstatic.net/MjAyNDA5MDhfMTQx/MDAxNzI1NzcyMjUxMzY3.Pds1t27bSYNjFJ-xbtYEvuw6oCJQu5l6d8hVWqjpQxIg.d6TRpu8xbRWtr-98avp-GaCKjONAitJ6u8hzslwxLWQg.PNG/%BD%BA%C5%A9%B8%B0%BC%A6_2024-09-08_14.10.11.png?type=w2)
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