✨ 더 나은 LLM 애플리케이션 구축을 위한 필수 청킹 기술
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정보를 검색하는 모든 LLM(대형 언어 모델) 애플리케이션은 간단한 문제에 직면합니다. 50페이지짜리 문서를 모델이 실제로 사용할 수 있는 조각으로 어떻게 분할합니까? 따라서 검색 증강 생성(RAG) 앱을 구축할 때 벡터 데이터베이스가 무엇이든 검색하고 LLM이 응답을 생성하기 전에 문서를 청크로 분할해야 합니다.
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정보를 검색하는 모든 LLM(대형 언어 모델) 애플리케이션은 간단한 문제에 직면합니다. 50페이지짜리 문서를 모델이 실제로 사용할 수 있는 조각으로 어떻게 분할합니까? 따라서 검색 증강 생성(RAG) 앱을 구축할 때 벡터 데이터베이스가 무엇이든 검색하고 LLM이 응답을 생성하기 전에 문서를 청크로 분할해야 합니다.