우리는 RAG 챗봇을 출시했고 데모는 완벽하게 작동했습니다. 그런 다음 생산에 들어갔고 사용자는 계속해서 다듬어지고, 인용되고, 잘못된 답변을 보고했습니다. 벡터 검색은 문서 전체에 걸쳐 추론을 연결할 수 없습니다. 그래프를 기반으로 한 검색이 필요했습니다.
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요약
RAG 챗봇은 데모 단계에서는 완벽했으나 실제 운영 중에 사용자들로부터 다듬어지거나 잘못된 답변 등의 문제 제기를 받았습니다. 이는 벡터 검색이 문서 전체의 추론을 연결하지 못하기 때문으로, 해결을 위해 그래프 기반 검색의 도입이 필요한 상황입니다.
왜 중요한가
개발자 관점
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연구자 관점
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비즈니스 관점
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본문
우리는 RAG 챗봇을 출시했고 데모는 완벽하게 작동했습니다.
그런 다음 생산에 들어갔고 사용자는 계속해서 다듬어지고, 인용되고, 잘못된 답변을 보고했습니다.
벡터 검색은 문서 전체에 걸쳐 추론을 연결할 수 없습니다.
그래프를 기반으로 한 검색이 필요했습니다.
그런 다음 생산에 들어갔고 사용자는 계속해서 다듬어지고, 인용되고, 잘못된 답변을 보고했습니다.
벡터 검색은 문서 전체에 걸쳐 추론을 연결할 수 없습니다.
그래프를 기반으로 한 검색이 필요했습니다.