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皆のための大規模言語モデル LLM Part 5 - LangGraphで私だけのAIエージェント作り

# Adaptive RAGシステムを作る (1/2)

Adaptive RAG 질문드립니다.

84

kim-jy

投稿した質問数 5

0

안녕하세요 강사님, 강의 잘 듣고있습니다.

현재 Adaptive RAG 강의를 듣고있는데, 강의에서는 공식 문서에서 Adaptive RAG와 관련된 내용이 있어 그걸 예시로 들어주셨는데 확인해보니 해당 내용이 지금은 공식 문서에 없는 것 같습니다. Adaptive RAG 뿐만 아니라 강사님이 강의했던 내용중 지금은 공식 문서에 없는 내용들이 꽤 많은 것 같은데(Plan-and-Execute는 TodoListMiddleware로 연결되고 ReWOO, Reflection, Reflextion, STORM 등과 같은 내용은 공식 문서에 아예 없습니다..), 이런 내용들은 현재 시점에서는 잘 사용되지 않는 기술들이여서 그런걸까요?

 

그리고 예제에서 시스템 프롬프트를 항상 영어로 작성하시고 아래 한글로 번역된 내용을 주석으로 써주셨는데, 애초에 프롬프트를 한글로 작성하면 답변 품질에 차이가 많이날까요?

llm langchain rag openai-api ai-agent langgraph

回答 1

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AISchool

안녕하세요~. 반갑습니다.

먼저 강의를 잘 듣고 계시다니 기쁘네요^^.

1. Adaptive RAG 같은 경우 지금은 공식문서에서 제거되고 Agentic RAG 구조를 다룬 https://docs.langchain.com/oss/python/langgraph/agentic-rag 링크 1개만 남은 상태가 된것 같습니다.

  1. Plan-and-Execute, ReWOO, Reflection, Reflextion, STORM 등과 같은 내용은 지금은 공식문서에서 제거된 상태로 보이며, 현재 시점에서는 잘 사용되지 않는 기술이라서 제거되었다기보다는 Langchain/LangGraph 공식문서가 예전에는 다양한 use cases를 포함하는 방향으로 구성되어 있었는데 최근에는 문법위주로 서술하고 use cases는 1~2개만 포함하는 형태로 공식문서의 방향성을 변경해서 그런것 같습니다.

     

  2. 최신 gpt 모델을 연동해서 사용한다면 한글 프롬프트로 입력하나 영어 프롬프트로 입력하나 성능상의 큰 차이는 없을 것입니다. 다만 한글 프롬프트로 테스트하고 싶으실 경우, 다른 구성요소들도 다 한글 텍스트 기반한 자료로 변경을 해주어야 전체적인 의도대로 동작할 것입니다. 예를 들어 Adaptive RAG 예제 같은 경우

        "https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/",
        "https://lilianweng.github.io/posts/2023-03-15-prompt-engineering/",
        "https://lilianweng.github.io/posts/2023-10-25-adv-attack-llm/",

    이렇게 3개 데이터를 불러와서 사용하는데 한글 프롬프트로 테스트하고 싶으면 불러오는 자료도 한글로된 웹사이트 블로그등을 사용해서 테스트하시면 될 것입니다.

그럼 오늘도 좋은 하루되세요 :)

감사합니다.

무료할당량 사용하는데 문제가 생겼습니다.

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