리트리버 최적화
리트리버 성능 개선 기능은 생성형 답변의 정확도를 높이기 위한 강력한 도구입니다. 이 기능을 통해 사용자는 프로젝트에 업로드된 문서와 질문에 맞춰 RAG(검색 기반 생성 모델)의 최적의 가중치를 찾을 수 있습니다. 아래는 리트리버 성능 개선 기능을 사용하는 단계별 가이드입니다.
1. 리트리버 성능 개선 기능 사용 시작하기
대시보드에서 지식베이스 > 리트리버 최적화 탭으로 이동하여 ‘리트리버 성능 개선’ 버튼을 클릭하여 최적화 프로세스를 시작합니다.
2. 데이터 세트 업로드
최적화를 진행하려면 적합한 데이터 세트를 업로드해야 합니다. 업로드는 간단하며, 아래의 절차를 따르세요.
샘플 파일 다운로드: 우측 상단의 ‘샘플 파일 다운로드’ 버튼을 클릭하여 업로드해야 할 데이터의 형식과 예시를 확인할 수 있습니다. 업로드 가능한 파일 포맷은 xls, xlsx, csv입니다.
파일 구성:
질문: 사용자가 할 법한 질문을 기재합니다.
파일 네임: 각 질문에 대한 파일명을 기재합니다. - 만약 같은 질문에 대해 3개의 문서가 존재할 경우에는 3행으로 나누어 기재할 수 있습니다.
페이지 넘버: 각 답변이 포함된 페이지 번호를 기재합니다.
데이터 추가 생성:
업로드된 데이터 외에도 LLM 모델을 사용하여 비슷한 질문 데이터 세트를 자동으로 생성할 수 있습니다. 이 옵션을 선택하면 추가 크레딧이 발생합니다.
데이터가 50개 미만일 경우에도 최적화 요청이 가능하지만, 데이터가 많을수록 성능 개선에 더 효과적입니다.
3. 최적화 요청
데이터 세트 파일을 업로드하고 ‘다음’ 버튼을 클릭합니다.
업로드된 데이터 세트 파일명, 집계된 피드백 데이터 수, 예상 크레딧 등의 정보가 표시됩니다.
확인 후 ‘확인’ 버튼을 클릭하여 최적화 요청을 완료합니다.
요청 후 담당 프로젝트 매니저가 리트리버 개선 작업을 진행합니다. 이 작업은 영업일 기준 2-3일이 소요될 수 있습니다.
최적화 요청 후에는 대시보드에서 취소할 수 없으며, 취소를 원하시면 담당자에게 별도로 연락이 필요합니다.
4. 최적화 진행 상황 확인
최적화 요청 후 대시보드에서 실시간으로 작업 진행 상황을 확인할 수 있습니다.
최적화 요청 시점: 리트리버 최적화 요청이 전송된 시각을 확인할 수 있습니다.
최적화 전/후 성능 비교: 최적화 전과 후의 정확도를 한눈에 비교할 수 있습니다.
최종 리포트 다운로드: 최적화 결과를 리포트 형식으로 다운로드하여 성능 개선 내용을 상세히 확인할 수 있습니다.
5. 리포트 내용
최종 리포트에는 다음과 같은 정보가 포함됩니다:
최종 성능: 최적화 후 리트리버의 정확도가 명시됩니다.
설정된 가중치: 적용된 가중치 값이 포함됩니다.
사용된 데이터 수: 최적화에 사용된 데이터의 수량이 포함됩니다.
실제 데이터 세트: 최적화 과정에서 사용된 데이터 세트가 포함됩니다.
6. 추가 최적화 요청
최초 최적화 이후, 추가 최적화를 요청할 수 있습니다. 이 경우 최적화 버전은 V1 > V2 > V3와 같이 순차적으로 업데이트됩니다.
추가 최적화 요청 후의 과정은 이전과 동일합니다.
리트리버 성능 개선 기능을 활용하여 보다 정확한 생성형 답변을 제공하고, 프로젝트의 성공적인 진행을 돕기 위해 최적화를 진행해 보세요.
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