NirDiamant/RAG_Techniques

This repository showcases various advanced techniques for Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems. Each technique has a detailed notebook tutorial.

커뮤니티 주도로 개발된 42개 이상의 실행 가능한 Jupyter 노트북 컬렉션으로, RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술을 가르칩니다. AI 시스템이 답변하기 전에 외부 문서를 검색하여 추측이나 지어내는 것을 줄이는 방법을 배울 수 있습니다.

RAG란 무엇인가 (한 문장으로)

RAG는 Retrieval-Augmented Generation의 약자입니다. AI 모델이 기억만으로 답변하는 대신, RAG 시스템은 먼저 문서 집합을 검색하고("검색"), 그 결과를 사용하여 답변을 작성합니다("생성"). 이를 통해 답변은 더 정확하고 실제 자료에 기반하게 됩니다.

이 저장소의 실체

엄선된 커뮤니티 주도 허브로, 기초부터 최첨단까지의 RAG 기술을 다루는 42개 이상의 실행 가능한 노트북 (증가 중)이 포함되어 있습니다.
각 노트북은 직관, 코드, 참조 자료를 다루며, 더 정확한 검색 시스템을 구축하는 데 도움을 줍니다.
기술은 카테고리별로 표로 정리되어 있으며, 각 노트북을 GitHub에서 열거나 Google Colab에서 실행할 수 있는 직접 링크가 포함되어 있습니다. 일부 항목에는 짧은 비디오 설명 링크도 있습니다.

README에 표시된 기술 카테고리

기초 — 예: 기본 RAG, CSV 파일을 사용한 RAG, 신뢰할 수 있는 RAG, 청크 크기 선택, 명제 청킹.
쿼리 향상 — 예: 쿼리 변환, HyDE(가상 문서 임베딩), HyPE(가상 프롬프트 임베딩).
컨텍스트 강화 — 예: 컨텍스트 청크 헤더, 관련 세그먼트 추출, 컨텍스트 창 강화.

전체 표는 표시된 것 이상으로 계속됩니다. README에는 Mistral OCR 문서 파싱, MemoRAG(메모리 강화 검색), 엔드투엔드 RAG 평가, Open-RAG-Eval, JSON RAG와 같은 최근 추가 사항이 명시되어 있습니다.

주요 기능 (명시된 내용)

최신 RAG 향상 기능
각 기술에 대한 포괄적인 문서
실용적인 구현 가이드라인
최신 발전 사항을 반영한 정기 업데이트

커뮤니티 및 추가 정보

기여를 환영합니다. README는 CONTRIBUTING.md를 통해 아이디어, 기술, 피드백을 초대합니다.
활발한 커뮤니티 채널: Reddit 서브레딧 (r/EducationalAI), Discord, LinkedIn, 짧은 설명 비디오를 제공하는 YouTube 채널 (각 에피소드가 하나의 아이디어를 다룹니다).
동반 서적, "RAG Made Simple" (400페이지 비주얼 컴패니언, Amazon 생성 AI 베스트셀러)이 있으며 1장은 무료로 제공됩니다.
뉴스레터 (50,000명 이상 구독자)를 통해 업데이트, 통찰력, 저자 책 할인을 제공합니다. 스폰서 및 개인 후원자도 인정됩니다.

대상 독자

RAG로 가능한 것을 확장하고자 하는 연구자와 실무자—간단한 첫 단계부터 고급 향상까지.