LangChain Quick Start - Chunk : 실력있는 개발자는 성능, 속도, 비용까지 고려 합니다. RAG에서의 데이터 처리
2024. 6. 24. 08:27 |
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이번 비디오의 내용은 지난 비디오의 보충수업입니다.
지난 강좌에서 LangChain에서 Retrieval 함수를 사용해서 RAG의 가장 기본적인 기능을 구현 했습니다.
그것을 통해서 데이터 수집 - 데이터 split - 임베딩 처리 - 벡터스토어에 저장 - Retrieval - LLM 과 communication 이런 RAG의 기본적인 프로세스를 이해 했습니다.
이번에는 그 기능에 더해 데이터를 vector store에 저장하고 그 저장한 데이터를 Retrieval 하는 과정에서 어떻게 데이터를 가공하는지를 자세하게 알아 봅니다.
데이터를 어떻게 가공하느냐에 따라 성능과 속도 그리고 비용에까지 영향을 미칠 수 있습니다.
장문의 입력 데이터를 임베딩 처리 하기 전에 Chunk로 split 할 때 개발자는 어떤 것을 어떻게 control 해서 최적화를 시킬 수 있는지…
그리고 Vector store 에서 Retrieval 할 때 어떤 옵션들이 있고 그것을 어떻게 사용하는지를 설명했습니다.
실력있는 개발자는 단순히 기능만 구현하는 것 이외에 성능, 속도, 비용까지 고려 합니다.
한번 배울 때 확실하게 배워서 진짜 실력있는 개발자가 됩시다.
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