필수 오픈소스 RAG 프레임워크 TOP 10!! 🧌

검색 증강 생성(RAG) 개요 및 프레임워크 검색 증강 생성(RAG)은 외부 소스에서 관련 정보를 검색하고 해당 정보를 바탕으로 더 나은 응답을 생성하도록 함으로써 대규모 언어 모델(LLM)의 기능을 향상시키는 강력한 기술입니다. RAG 프레임워크는 개발자가 외부 소스에서 정보를 검색하고 정보에 입각한 응답을 생성할 수 있는 AI 모델을 구축하는 데 도움이 되는 도구 및 라이브러리입니다. RAG 프레임워크는 벡터 데이터베이스를 사용하여 관련 문서를 검색하고, 검색된 정보로 LLM을 보강하며, 검색된 데이터와 LLM 자체의 훈련된 지식을 모두 사용하여 응답을 생성하는 방식으로 작동합니다. 이 프로세스를 통해 RAG 모델은 사용자 쿼리에 대해 더 정확하고 유익한 응답을 제공할 수 있습니다. LLMWare.ai, LlamaIndex, Haystack, Jina AI 및 Cognita를 포함하여 여러 개의 오픈 소스 RAG 프레임워크가 있습니다. 각 프레임워크는 고유한 특징과 사용 사례를 가지고 있지만 모두 검색 증강 생성을 통해 LLM의 기능을 향상시키는 공통 목표를 공유합니다. LLMWare.ai는 소규모의 특화된 모델을 사용하여 RAG 모델을 포함한 LLM 기반 애플리케이션을 구축하기 위한 통합 프레임워크로, 비공개로 배포하고 엔터프라이즈 지식 소스와 통합할 수 있습니다. LlamaIndex는 개발자가 RAG 워크플로우를 위한 사용자 지정 가능한 파이프라인을 구축할 수 있도록 하는 LLM 애플리케이션을 위한 데이터 프레임워크입니다. Haystack은 개발자가 LLM, 변환기 모델, 벡터 검색 등으로 구동되는 애플리케이션을 구축할 수 있도록 하는 엔드 투 엔드 LLM 프레임워크입니다. Jina AI는 신경 검색, 생성형 AI 및 멀티모달 애플리케이션을 위해 설계된 오픈 소스 MLOps 및 AI 프레임워크입니다. Cognita는 사용자 친화성과 사용자 지정을 균형 있게 유지하는 구조화된 프레임워크로, 기술 발전에 따라 애플리케이션이 발전할 수 있도록 하는 모듈식 설계를 제공합니다. 이러한 RAG 프레임워크는 AI 기반 검색 엔진, 챗봇의 지식 검색, 코드 및 문서 이해, AI 기반 고객 지원, 엔터프라이즈 지식 관리 및 상황 인식 AI 비서와 같은 다양한 애플리케이션에 사용할 수 있습니다.