이 과정에서는 검색 증강 세대(RAG)를 위해 파일과 데이터를 최적화하는 방법을 알아봅니다.

이 과정을 마치면 사용자 지정 지식창고를 사용할 때 LLM 에서 생성하는 응답의 품질을 개선하기 위해 따를 수 있는 실행 가능한 단계를 알게 될 것입니다.

RAG는 검색과 생성이라는 두 가지 강력한 개념을 결합합니다. 이를 통해 AI 에이전트는 제품 카탈로그나 정책 목록과 같은 방대한 데이터 소스에서 정확한 정보를 가져온 다음 언어 모델을 사용하여 자연스럽고 유익한 답변을 생성할 수 있습니다. 즉, 에이전트는 답변을 제공할 뿐만 아니라 신뢰할 수 있는 출처에서 빠르고 정확하게 올바른 답변을 제공합니다.

상담원의 응답 품질은 상담원에게 제공하는 데이터의 품질과 구조에 따라 크게 달라집니다. 입력되는 데이터가 복잡하거나 중복되거나 구조화되지 않은 경우 상담원의 답변에 이를 반영하게 됩니다. 바로 이 지점에서 데이터 사전 처리가 중요해집니다. 데이터를 신중하게 준비하면 고품질의 의미 있고 정확한 응답을 위한 토대를 마련할 수 있습니다.

이 시리즈에서는 파일과 데이터를 RAG에 맞게 준비하기 위해 알아야 할 모든 것을 안내해 드립니다. 다뤄보겠습니다:

• 명확하게 문서를 구성하는 방법
• 텍스트 정리 및 간소화를 위한 모범 사례
• 메타데이터와 요약을 추가하여 더 풍부한 컨텍스트를 제공합니다,
• 이미지 및 표와 같은 비텍스트 데이터 최적화,
• 데이터 유효성 검사 및 유지 관리.

각 동영상은 이러한 단계를 예시와 함께 세분화하여 AI 프로젝트에 바로 적용할 수 있는 실행 가능한 인사이트를 제공합니다. 이 시리즈가 끝나면 모든 데이터 세트를 가져와 RAG에 맞게 변환하고 AI 에이전트의 성능을 최적화할 수 있는 도구를 갖추게 됩니다.