RAG 성능을 Tavily Search API와 함께 높이세요

언어 모델(LLM)과 검색 증강 생성(RAG) 시스템은 시간이 지나면서 다양한 분야에서 고객 서비스에서 과학 연구에 이르기까지 흥미롭고 정보가 풍부한 대화를 제공하고 지능형 애플리케이션을 개발하는 데 사용되어 왔다. 그러나 이러한 시스템은 때때로 실제 정보와 다르지만 믿을 수 있는 정보를 생성할 수 있으며, 특히 질문이 불분명하거나 데이터가 충분하지 않을 때 그러하다. 또한 지식 업데이트가 부족하여 과거 정보를 표시할 수도 있다. 이러한 문제를 완화하는 데 있어 신뢰할 수 있는 최신 리소스에 접근하는 것이 중요하다. 외부 지식 검색 도구를 사용하면 LLM과 RAG 시스템이 최신 정보에 접근할 수 있어 부정확성을 줄이고 사실적 신뢰도를 높일 수 있다. Tavily Search API는 이러한 요구 사항을 충족하는 데 설계된 것이다. LLM과 RAG 시스템을 위해 특별히 개발된 검색 엔진으로, 효율적이고 빠른 검색 결과를 제공하는 것을 목표로 한다. Tavily는 웹 콘텐츠 외에도 개발자와 자율 AI 에이전트에게 개인 금융, 코딩, 뉴스 및 기타 내부 데이터 소스를 통합하여 검색 결과를 개선시킨다. 이러한 포괄적인 접근 방식으로 개발자는 더 정확하고 통찰력이 있으며 문맥에 맞는 AI 애플리케이션을 개발할 수 있다. 이번 토론에서는 Tavily Search API의 기능과 AI 개선 검색 기능을 탐색할 것이다. 먼저 Tavily의 중요성과 작동 방식에 대한 개요를 제공한 후, Tavily를 사용하여 간단한 검색 쿼리를 수행하는 기본 코드 예를 보여줄 것이다.