PageIndex: 벡터 데이터베이스를 제거하고 추론 기반 RAG로 금융 문서 98.7% 정확도 달성
PageIndex: 벡터 데이터베이스를 제거하고 추론 기반 RAG로 금융 문서 98.7% 정확도 달성 GitHub Stars: 29.1k+ | Forks: 2.4k+ | 언어: Python | 라이선스: Apache-2.0 전통적인 검색 증강 생성(RAG)에는 숨겨진 비밀이 있습니다: 유사성은 관련성이 아닙니다. 200페이지 금융 보고서를 벡터 데이터베이스에 임베딩하고 코사인 유사도로 청크를 검색할 때, 의미적 근접성이 정보적 중요도와 같다고 도박하고 있는 것입니다. 보통 그렇지 않습니다. PageIndex를 소개합니다—벡터 데이터베이스를 완전히 버리고 계층적 트리 인덱스를 LLM 추론으로 탐색하는 벡터리스, 추론 기반 RAG 시스템입니다. ...