[by @anpigon] [Langchain] MultiQueryRetriever: 사용자의 질문 의도 파악 및 관련 문서 검색

원본 글 보러가기 : [Langchain] MultiQueryRetriever: 사용자의 질문 의도 파악 및 관련 문서 검색

_{작성자 : @anpigon 미리보기 (5 sentences)}

---

MultiQueryRetriever

거리 기반 벡터DB 검색은 쿼리를 임베드하고 거리 기준으로 유사한 문서를 찾습니다. 그러나 쿼리가 분명하지 않으면 임베딩이 데이터의 의미를 제대로 파악하지 못하고 정확한 답변을 못할 수도 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 랭체인의 멀티쿼리 리트리버(MultiQueryRetriever)를 사용할 수 있습니다.

멀티쿼리 리트리버는 LLM을 사용해 입력된 쿼리에 대해 서로 다른 관점에서 여러 쿼리를 생성함으로써 프롬프트 튜닝 프로세스를 자동화합니다. 각 생성된 쿼리를 통해 유사 문서를 검색하고 모든 쿼리에서 관련성이 높은 더 큰 문서들을 얻습니다. 멀티쿼리 리트리버는 동일한 질문에 대해 여러 관점을 생성함으로써 거리 기반 검색의 일부 한계를 극복하고 더 풍부한 결과를 얻을 수 있게 됩니다.

출처: https://python.langchain.com/v0.1/docs/modules/data_connection/retrievers/MultiQueryRetriever/

---

[더 보기](/blog/@anpigon/20240509205911z) 에서 확인 하실 수 있습니다.

---

[광고] 개발자 커뮤니티에 참여하세요 - 개발자 커뮤니티에 참여 하면 다양한 혜택을 받을 수 있습니다. [참여방법](/hive-137029/@kr-dev/x3v6n)