RAG 기본 요소를 넘어서: RAG 구현을 위한 전략 및 모범 사례

Maxime Voisin

Senior Product Manager

Cohere

Lily Adler

프린시펄 솔루션 아키텍트

Elastic

함께 참여하여 검색 증강 생성(RAG)의 고급 기술을 살펴보세요. 이 강연은 개발자, 데이터 과학자, AI 애호가를 위한 것이며, RAG 시스템을 향상시키는 데 필요한 인사이트를 제공합니다.

RAG를 사용해 보셨고 기존 구현을 최적화하려고 하신다면, 저희 연사들이 프로덕션 및 규모에 맞게 실행되는 RAG 기반 시스템을 구축하는 데 도움이 되는 실제 단계에 대해 논의할 것입니다.

청크 전략, 임베딩 모델 선택, 성능 평가 등의 주제를 다루는 검색 단계를 살펴볼 것입니다. 또한 여러분의 시스템이 적절한 비용으로 올바른 사용자를 위해 잘 작동하는지 확인하기 위해 고급 생성 기술, 액세스 제어 및 성능 평가와 관련된 주제도 다룰 것입니다.

뛰어난 RAG 성능을 위한 최신 패턴과 기술에 대해 알아보려면 지금 등록하세요!

주요 내용

• 검색 파이프라인 구축: 데이터 구성, 청킹 및 모델 선택 전략
• 생성형 AI와 데이터 통합: 원활한 데이터 전달, 다중 쿼리 기술 및 사용 사례
• RAG 시스템 배포: 환경 옵션, 총 소유 비용 및 인터페이스 디자인
• Elastic & Cohere 소개: RAG를 향상시키는 강력한 도구 개요

추가 리소스

• Elasticsearch 개방형 추론 API는 기본적으로 Cohere의 모델을 지원합니다
• Bedrock, Azure OpenAI, Cohere, LlamaIndex 등을 사용하기 위한 Elastic GitHub의 노트북