RAG Systems Explained: Enhancing LLMs with External Knowledge
ByPulseAugur Editorial·[56 sources]·
Retrieval-Augmented Generation (RAG) is a technique that enhances Large Language Models (LLMs) by allowing them to access and utilize external knowledge bases before generating a response. This approach addresses LLM limitations such as knowledge cutoffs and context window constraints by retrieving relevant information and augmenting the user's query with it. RAG differs from fine-tuning, which modifies the model's behavior, by focusing on expanding the model's knowledge base rather than altering its core functionalities.
AI
IMPACTRAG systems are crucial for enabling LLMs to access and utilize specific, up-to-date information, thereby improving their accuracy and relevance in specialized domains.
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The cluster consists of multiple articles detailing the technical implementation and strategies for building Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems, including explanations of core concepts, chunking strategies, embedding model comparisons, and vector database evaluations.
<p>Imagine you ask ChatGPT about your company’s internal refund policy. It either makes something up or tells you it doesn’t know. That’s not a model problem, that’s a data problem. The model was never trained on your documents. RAG is how you fix that.</p><h3>1. What is RAG?</h3…
<h1> RAG 시스템 실전 구축 (v49) </h1> <h2> 목차 </h2> <ol> <li>RAG 기초 개념</li> <li>청킹 전략</li> <li>임베딩 모델 선택</li> <li>벡터 DB 비교</li> <li>전체 RAG 파이프라인 구현</li> <li>고급 기술</li> <li>평가 및 개선</li> <li>운영 고려사항</li> </ol> <h2> 1. RAG 기초 개념 </h2> <p>RAG(Retrieval-Augmented Generation)은 검색 기반 생성 모델로, L…
<h1> RAG 시스템 실전 구축 (v48) </h1> <p><strong>실제 ML 엔지니어와 백엔드 개발자가 RAG 시스템을 빠르게 구축하고 운영할 수 있는 실전 가이드</strong></p> <h2> 1. RAG 기초 원리 (Retrieval → Augmentation → Generation 루프) </h2> <p>RAG (Retrieval-Augmented Generation)는 다음과 같은 세 가지 핵심 단계로 구성됩니다:</p> <ol> <li> <strong>Retrieval (검색)…
<h1> RAG 시스템 실전 구축 (v47) </h1> <h2> 개요 </h2> <p>RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템은 LLM의 지식 범위를 확장하고, 특정 도메인 전문 지식을 통합하는 데 핵심적인 기술입니다. 이 가이드는 실제 개발 환경에서 RAG 시스템을 구축하는 실전 가이드를 제공하며, 특히 로컬 환경에서의 성능과 비용 효율성을 중심으로 다룹니다.</p> <h2> 1. RAG 기본 구조 </h2> <p>RAG는 세 가지 핵심 단계로 구성됩니다:</p> …
<h1> RAG 시스템 실전 구축 (v46) </h1> <h2> 1. RAG 기본 원리 (Retrieval → Augmentation → Generation) </h2> <p>RAG (Retrieval-Augmented Generation)는 검색 기반 추론 시스템으로, LLM이 외부 데이터를 검색하고 이를 기반으로 답변을 생성하는 아키텍처입니다. 핵심 루프는 다음과 같습니다:<br /> </p> <div class="highlight js-code-highlight"> <pre class="hi…
<h1> RAG 시스템 실전 구축 (v45) </h1> <h2> Practical Guide for ML Engineers and Backend Developers </h2> <h3> 1. RAG Fundamentals: The Retrieval-Augmentation-Generation Loop </h3> <p>Retrieval-Augmentation-Generation (RAG) is a powerful architecture that combines the strengths of retrie…
<h1> RAG 시스템 실전 구축 (v44) </h1> <h2> 1. RAG 시스템의 핵심 구성 요소 </h2> <p>RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템은 검색 기반 생성을 위한 핵심 아키텍처입니다. 이 시스템은 세 가지 주요 단계로 구성됩니다:</p> <ol> <li> <strong>검색 (Retrieval)</strong>: 질문과 관련된 문서 또는 문단을 검색합니다</li> <li> <strong>증강 (Augmentation)</strong>: 검색된 정…
<h1> RAG 시스템 실전 구축 (v43) </h1> <h2> 1. RAG 기초 개념: 검색 → 보강 → 생성 루프 </h2> <p>RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 대규모 언어 모델(LLM)과 외부 지식 베이스를 통합하여 정확하고 최신 정보를 기반으로 답변을 생성하는 아키텍처입니다.<br /> </p> <div class="highlight js-code-highlight"> <pre class="highlight python"><code><span class=…
<h1> RAG 시스템 실전 구축 (v42) </h1> <p><strong>실제로 구축할 수 있는 RAG 시스템 구현 가이드</strong></p> <h2> 1. RAG 시스템 기본 구조 </h2> <p>RAG(Retrieve-Augment-Generate) 시스템은 다음 세 가지 단계로 구성됩니다:</p> <ol> <li> <strong>검색</strong>(Retrieval): 사용자 질문과 유사한 문서를 벡터 데이터베이스에서 찾음</li> <li> <strong>보완</strong>(Augm…
<h1> RAG 시스템 실전 구축 (v41) </h1> <h2> 1. RAG 기본 개념: 검색 → 보강 → 생성 루프 </h2> <p>Retrieval-Augmented Generation (RAG)은 대규모 언어 모델(LLM)을 통해 질문에 대한 답변을 생성할 때, 관련된 외부 문서를 검색하여 정보를 보강하는 아키텍처입니다. 이는 LLM의 지식 범위를 확장하고, 최신 정보를 포함할 수 있게 해줍니다.</p> <p><strong>RAG 루프의 세 가지 핵심 단계:</strong></p> <ol> …
<h1> RAG 시스템 실전 구축 (v40) </h1> <h2> 개요 </h2> <p>RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템은 대규모 언어 모델(LLM)의 지식 범위를 확장하고, 정확한 정보를 기반으로 출력을 생성하기 위한 핵심 아키텍처입니다. 이 가이드는 실전에서 구현 가능한 RAG 시스템을 구축하고 최적화하는 방법을 다룹니다.</p> <h2> 1. RAG 기본 구조 </h2> <p>RAG 시스템은 다음과 같은 루프로 작동합니다:</p> <ol> <li> <str…
<h1> RAG 시스템 실전 구축 (v38) </h1> <p><strong>Real-World RAG Implementation Guide for ML Engineers</strong></p> <h2> 1. RAG Fundamentals: The Core Loop </h2> <p>Retrieval-Augmented Generation (RAG) is a powerful pattern that combines information retrieval with language generation. Th…
<h1> RAG 시스템 실전 구축 (v37) </h1> <p><strong>실제로 구축할 수 있는 RAG 시스템 구현 가이드</strong></p> <h2> 1. RAG 기초 개념: 검색 → 보완 → 생성 루프 </h2> <p>RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 대규모 언어 모델(LLM)이 외부 지식을 활용하여 정확한 답변을 생성할 수 있도록 하는 아키텍처입니다. 이 루프는 세 가지 주요 단계로 구성됩니다:<br /> </p> <div class="highlight …
<h1> RAG 시스템 실전 구축 (v36) </h1> <h2> 1. RAG 기초 개념 </h2> <p>RAG (Retrieval-Augmented Generation)은 정보 검색과 생성 모델을 통합한 아키텍처로, 대규모 언어 모델(LLM)이 외부 데이터를 기반으로 정확한 응답을 생성할 수 있도록 합니다. 이 시스템은 다음과 같은 핵심 루프를 따릅니다:<br /> </p> <div class="highlight js-code-highlight"> <pre class="highlight plain…
<h1> RAG 시스템 실전 구축 (v35) </h1> <h2> 개요 </h2> <p>RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템은 대규모 언어 모델(LLM)의 정보 제한을 극복하기 위한 핵심 기술입니다. 이 가이드에서는 실제 개발 환경에서 사용할 수 있는 RAG 시스템을 구축하는 방법을 실전 중심으로 설명합니다.</p> <h2> 1. RAG 기본 개념 </h2> <p>RAG는 세 가지 핵심 단계로 구성됩니다:</p> <ol> <li> <strong>검색</strong>…
<h1> RAG 시스템 실전 구축 (v34) </h1> <h2> 1. RAG 시스템의 핵심 구성 요소 </h2> <p>RAG(Retrieve-Augment-Generate) 시스템은 대규모 언어 모델(LLM)의 지식 범위를 확장하는 핵심 아키텍처입니다. 세 가지 주요 단계로 구성됩니다:</p> <h3> Retrieval 단계 </h3> <p>사용자의 질문을 기반으로 관련 문서를 검색합니다.</p> <h3> Augmentation 단계 </h3> <p>검색된 문서와 질문을 결합하여 LLM 입력을 확…
<h1> RAG 시스템 실전 구축 (v33) </h1> <h2> 1. RAG 기초 개념: 검색 → 보완 → 생성 루프 </h2> <p>RAG (Retrieval-Augmented Generation)는 대규모 언어 모델(LLM)의 정보 지식 범위를 확장하는 데 핵심적인 아키텍처입니다. RAG는 세 가지 주요 단계로 구성됩니다:</p> <ol> <li> <strong>검색 (Retrieval)</strong>: 사용자 질문과 관련된 문서 조각들을 벡터 데이터베이스에서 찾습니다.</li> <li> <…
<h1> RAG 시스템 실전 구축 (v32) </h1> <h2> 개요 </h2> <p>이 가이드는 실제 ML 엔지니어와 백엔드 개발자가 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템을 구축할 때 마주하는 실질적인 문제들을 해결하기 위한 실전 가이드입니다. 현대의 LLM 기반 애플리케이션 개발에서 RAG는 핵심 구성 요소이며, 이를 효율적으로 설계하고 구현하는 것은 성공적인 AI 제품의 기본입니다.</p> <h2> 1. RAG 기초 원리 </h2> <p>RAG는 세 가지 주…
<h1> RAG 시스템 실전 구축 (v31) </h1> <p><strong>개발자를 위한 실용적인 RAG 시스템 구축 가이드</strong></p> <h2> 1. RAG 기초 개념: 검색 → 보완 → 생성 루프 </h2> <p>RAG (Retrieval-Augmented Generation)는 대규모 언어 모델(LLM)의 정보 제한을 극복하기 위한 아키텍처입니다. 다음의 3단계로 구성됩니다:</p> <ol> <li> <strong>검색 (Retrieval)</strong>: 질문과 관련된 문서 조…
<h1> RAG 시스템 실전 구축 (v30) </h1> <h2> 1. RAG 시스템 기본 구조 </h2> <p>RAG (Retrieval-Augmented Generation) 시스템은 검색 기반의 생성 모델로, 대규모 언어 모델(LLM)이 외부 지식을 활용해 더 정확하고 최신 정보를 생성할 수 있게 해줍니다.</p> <h3> 핵심 루프 구성 </h3> <div class="highlight js-code-highlight"> <pre class="highlight python"><code><sp…
<h1> RAG 시스템 실전 구축 (v29) </h1> <p><strong>실전 가이드: 효율적이고 확장 가능한 RAG 시스템 구축</strong></p> <h2> 1. RAG 기초 개념 </h2> <p>RAG (Retrieval-Augmented Generation) 시스템은 검색과 생성을 통합한 아키텍처입니다. 세 가지 핵심 단계로 구성됩니다:</p> <ul> <li> <strong>검색 (Retrieval)</strong>: 사용자 질문과 관련된 문서 조각 검색</li> <li> <stron…
<h1> RAG 시스템 실전 구축 (v28) </h1> <h2> 1. RAG 기초 개념: 검색 → 보완 → 생성 루프 </h2> <p>RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 LLM의 생성 능력을 외부 지식 소스와 결합하여 더욱 정확하고 최신 정보를 제공하는 아키텍처입니다. 세 가지 주요 단계로 구성됩니다:</p> <h3> 1.1 검색 단계 (Retrieval) </h3> <p>문서에서 관련 정보를 찾는 단계. 임베딩 벡터와 유사도 검색을 통해 최상위 K개의 문서를 선택합…
<h1> RAG 시스템 실전 구축 (v27) </h1> <h2> 1. RAG 기초 개념 </h2> <p>Retrieval-Augmented Generation (RAG)은 정보 검색과 생성 모델의 결합으로, 기존 지식 베이스를 활용해 정확한 답변을 생성하는 시스템입니다. RAG의 핵심 루프는 다음과 같습니다:</p> <ol> <li> <strong>검색 (Retrieval)</strong>: 사용자 쿼리와 유사한 문서 조각 찾기</li> <li> <strong>보강 (Augmentation)</s…
<h1> RAG 시스템 실전 구축 (v26) </h1> <h2> 개요 </h2> <p>이 가이드는 실전에서 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템을 구축하는 데 필요한 모든 단계를 다룹니다. 개발자들은 단순한 RAG 시스템을 구현하는 것에서 벗어나 실제 운영 환경에서의 성능, 비용, 유지보수를 고려한 완전한 솔루션을 만들고자 합니다.</p> <h2> 1. RAG 기초: 검색 → 보완 → 생성 루프 </h2> <p>RAG 시스템은 세 가지 핵심 단계로 구성됩니다:</…
<h1> RAG 시스템 실전 구축 (v25) </h1> <h2> 1. RAG 기본 개념: 검색 → 보강 → 생성 루프 </h2> <p>RAG (Retrieval-Augmented Generation)는 검색 기반 생성 시스템으로, LLM이 외부 정보를 검색하여 생성을 보강하는 아키텍처입니다. 이 시스템은 다음과 같은 루프를 따릅니다:<br /> </p> <div class="highlight js-code-highlight"> <pre class="highlight plaintext"><code>…
<h1> RAG 시스템 실전 구축 (v23) </h1> <p><strong>Real-world RAG Implementation Guide for ML Engineers</strong></p> <h2> 1. RAG 기본 개념: 검색 → 보강 → 생성 루프 </h2> <p>RAG (Retrieval-Augmented Generation) 시스템은 정보 검색과 언어 생성을 결합하여 정확한 답변을 생성하는 아키텍처입니다.</p> <p><strong>RAG 루프 구조:</strong></p> <ol> <…
<h1> RAG 시스템 실전 구축 (v22) </h1> <h2> 개요 </h2> <p>RAG (Retrieval-Augmented Generation) 시스템은 대규모 언어 모델(LLM)이 외부 지식을 활용하여 정확한 답변을 생성할 수 있도록 돕습니다. 이 가이드는 ML 엔지니어와 백엔드 개발자가 실전에서 RAG 시스템을 구축할 수 있도록 돕습니다.</p> <h2> 1. RAG 기초 개념 </h2> <p>RAG 시스템은 세 단계로 구성됩니다:</p> <ol> <li> <strong>검색 (Retr…
<h1> RAG 시스템 실전 구축 (v21) </h1> <h2> 1. RAG 기초 개념 </h2> <p>Retrieval-Augmented Generation (RAG)은 검색 기반 생성 시스템으로, LLM의 지식 범위를 확장하는 데 효과적입니다. 핵심 루프는 다음과 같습니다:<br /> </p> <div class="highlight js-code-highlight"> <pre class="highlight plaintext"><code>입력 질의 → 검색기 → 문서 조각 → 증강된 프롬프트 →…
<h1> RAG 시스템 실전 구축 (v20) </h1> <h2> 1. RAG 시스템 기본 개념 </h2> <p>Retrieval-Augmentation-Generation (RAG)은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 외부 지식을 통합하는 아키텍처입니다. 이 시스템은 다음 세 가지 단계를 반복합니다:</p> <ol> <li> <strong>검색 (Retrieval)</strong>: 사용자 질문과 관련된 문서 조각들 검색</li> <li> <strong>보완 (Augmentation)</str…
<h1> RAG 시스템 실전 구축 (v17) </h1> <h2> 개요 </h2> <p>RAG (Retrieval-Augmented Generation) 시스템은 현대 대형 언어 모델(Large Language Models)의 능력을 극대화하는 핵심 기술입니다. 이 가이드는 ML 엔지니어와 백엔드 개발자가 실전에서 RAG 시스템을 구축하기 위해 필요한 모든 요소를 다룹니다. 특히, 실제 비즈니스 문제를 해결할 수 있도록 설계된 구체적인 코드와 전략을 제공합니다.</p> <h2> 1. RAG 기초 개…
<h1> RAG 시스템 실전 구축 (v15) </h1> <h2> 개요 </h2> <p>이 가이드는 실전에서 사용 가능한 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템을 구축하는 데 필요한 모든 요소를 다룹니다. 특히 ML 엔지니어와 백엔드 개발자들이 실제 프로젝트에서 적용할 수 있도록 구체적인 코드와 전략을 제시합니다.</p> <h2> 1. RAG 기본 개념 </h2> <p>RAG 시스템은 정보 검색과 생성을 통합한 아키텍처입니다. 핵심 루프는 다음과 같습니다:</p> <…
<h1> RAG 시스템 실전 구축 (v14) </h1> <p><strong>실제로 구현할 수 있는 RAG 시스템을 빠르게 구축하는 가이드</strong></p> <h2> 1. RAG 기초 개념 </h2> <p>RAG (Retrieval-Augmented Generation)는 검색 기반 생성 모델로, 대규모 언어 모델(LLM)이 외부 정보를 검색하고 이를 기반으로 생성 응답을 만드는 아키텍처입니다.<br /> </p> <div class="highlight js-code-highlight"> <p…
<h1> RAG 시스템 실전 구축 (v13) </h1> <h2> 1. RAG 기초 개념 </h2> <p>Retrieval-Augmented Generation (RAG)은 정보 검색과 생성 모델을 통합한 아키텍처입니다. RAG 시스템은 다음 세 단계로 작동합니다:</p> <ol> <li> <strong>검색 (Retrieval)</strong>: 사용자 쿼리와 유사한 문서 검색</li> <li> <strong>증강 (Augmentation)</strong>: 검색된 문서와 쿼리를 결합하여 프롬프트…
<h1> RAG 시스템 실전 구축 (v12) </h1> <p><strong>실제로 사용할 수 있는 RAG 구축 가이드</strong></p> <h2> 1. RAG 기초 개념 </h2> <p>RAG (Retrieval-Augmented Generation)는 검색 기반 생성 모델로, LLM이 외부 문서에서 정보를 검색하고 이를 기반으로 답변을 생성하는 아키텍처입니다.</p> <h3> RAG 루프 구성: </h3> <ol> <li> <strong>검색 (Retrieval)</strong>: 사용자 질…
<h1> RAG 시스템 실전 구축 (v11) </h1> <h2> 1. RAG 시스템의 핵심 구성 요소 </h2> <p>RAG (Retrieval-Augmented Generation) 시스템은 세 가지 핵심 단계로 구성됩니다:</p> <h3> Retrieval → Augmentation → Generation 루프 </h3> <div class="highlight js-code-highlight"> <pre class="highlight plaintext"><code>Input Query → Re…
<h1> RAG 시스템 실전 구축 (v10) </h1> <h2> 1. RAG 기초 개념: 검색 → 보완 → 생성 루프 </h2> <p>RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 외부 지식 베이스를 활용한 LLM 생성을 위한 아키텍처입니다. 기본적인 루프는 다음과 같습니다:</p> <ol> <li> <strong>검색</strong>(Retrieval): 사용자 질문을 벡터로 변환하고, 벡터 데이터베이스에서 관련 문서 검색</li> <li> <strong>보완</strong>…
<h1> RAG 시스템 실전 구축 (v9) </h1> <h2> 개요 </h2> <p>이 가이드는 실제 ML 엔지니어와 백엔드 개발자가 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 시스템을 구축할 때 필요한 모든 요소를 다룹니다. RAG는 LLM의 정보 확장과 생성 정확도를 높이는 핵심 기술로, 현대 대형 언어 모델의 실용성 향상에 필수적입니다.</p> <h2> 1. RAG 기초 개념: 검색 → 보강 → 생성 루프 </h2> <p>RAG는 세 가지 핵심 단계로 구성됩니다:</p…
<h1> RAG 시스템 실전 구축 (v8) </h1> <p><strong>실제 서비스에서 사용할 수 있는 RAG 시스템 구축 가이드</strong></p> <h2> 1. RAG 기초: 검색 → 보강 → 생성 루프 </h2> <p>Retrieval-Augmented Generation(RAG)은 검색과 생성을 결합한 시스템입니다. 다음의 루프를 따릅니다:</p> <ol> <li> <strong>검색 (Retrieval)</strong>: 사용자 질문에 관련된 문서 조각 검색</li> <li> <st…
<h1> RAG 시스템 실전 구축 (v7) </h1> <h2> Practical Guide for ML Engineers & Backend Developers </h2> <h3> 1. RAG Fundamentals: The Retrieval-Augmentation-Generation Loop </h3> <p>Retrieval-Augmentation-Generation (RAG) systems work in a three-step loop:</p> <ol> <li> <strong>Retrie…
<h1> RAG 시스템 실전 구축 (v6) </h1> <h2> 1. RAG 기초 개념 </h2> <p>Retrieval-Augmented Generation (RAG)은 대규모 언어 모델(LLM)의 지식 범위를 확장하는 효율적인 방법입니다. RAG는 다음 세 가지 주요 단계로 구성됩니다:</p> <ol> <li> <strong>검색 (Retrieval)</strong>: 질문과 관련된 문서 조각을 벡터 데이터베이스에서 검색합니다.</li> <li> <strong>증강 (Augmentation)</…
<h1> RAG 시스템 실전 구축 (v4) </h1> <h2> 1. RAG 기초 개념: 검색 → 보완 → 생성 루프 </h2> <p>Retrieval-Augmented Generation (RAG)은 대규모 언어 모델(LLM)의 지식 범위를 확장하기 위한 아키텍처입니다. RAG는 세 가지 핵심 구성 요소로 구성됩니다:</p> <ol> <li> <strong>검색 (Retrieval)</strong>: 사용자의 질문과 관련된 문서 또는 텍스트 조각을 찾습니다</li> <li> <strong>보완 (…
<p>Building a generative AI application is easy; building one that is both blazingly fast and rigorously accurate is a completely different beast.</p> <p>Recently, as part of Challenge 2 for the Google Cloud Gen AI Academy (APAC Edition), I was tasked with moving beyond simple pr…
<h1> RAG 시스템 실전 구축 (v2) </h1> <h2> 1. RAG 시스템 개요 </h2> <p>RAG (Retrieval-Augmented Generation) 시스템은 정보 검색과 생성을 결합하여 정확한 답변을 제공하는 아키텍처입니다. 다음 세 단계로 구성됩니다:</p> <ol> <li> <strong>Retrieval</strong>: 사용자 질문과 유사한 문서 검색</li> <li> <strong>Augmentation</strong>: 검색된 문서를 프롬프트에 추가</li> <li…
<p>Dense embedding have continuous numeric values. i.e after decimal point values will be present. Chunk will be converted to embeddings, each embedding point will have number like [0.3455566 ,0.6777779, ...]. Generated vectors will be plotted in a space called <strong>latent spa…
dev.to — LLM tag
TIER_1English(EN)·Seenivasa Ramadurai·
<h2> Introduction </h2> <p><strong>Here is a scenario many RAG builders know well,</strong> you wire up a pipeline, load your documents, ask a question and the answer is wrong, vague, or <strong>confidently</strong> <strong>hallucinated</strong>. The information was right there i…
<h2> What Text RAG Can't See </h2> <p>Upload an annual report PDF. It contains revenue trend charts, product comparison tables, architecture diagrams. What does traditional RAG do?</p> <ol> <li>A PDF parser extracts text</li> <li>Text is chunked, embedded, stored in the vector st…
dev.to — LLM tag
TIER_1Nederlands(NL)·Ramya Perumal·
<p>Dense means continuous.</p> <p>When text is converted into a numerical representation called a vector (point) that contains continuous values, it is called a dense embedding.</p> <p><a class="article-body-image-wrapper" href="https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Chei…
<p>Every other week a new "smart" chunking strategy lands on AI Twitter — semantic, agentic, propositional, late chunking. Meanwhile the two boring knobs that actually move retrieval quality (chunk size and overlap) sit at whatever default a tutorial picked in 2023.</p> <p>This p…
<p>Most RAG retrieval problems I've debugged came down to the same thing: someone swapped the embedding model three times, added a reranker, then gave up — and never once changed the chunker.</p> <p>This is backwards. The chunker decides what your embedding model is <em>allowed</…
<blockquote> <p><em>This article was originally published on <a href="https://dingjiu1989-hue.github.io/en/ai/rag-chunking-strategies.html" rel="noopener noreferrer">AI Study Room</a>. For the full version with working code examples and related articles, visit the original post.<…
<blockquote> <p><em>This article was originally published on <a href="https://dingjiu1989-hue.github.io/en/ai/multi-modal-rag.html" rel="noopener noreferrer">AI Study Room</a>. For the full version with working code examples and related articles, visit the original post.</em></p>…
<h2> <strong>What is chunking</strong> </h2> <p>Chunking is the process of breaking data into smaller pieces called chunks. Chunking happens before the data is fed into an embedding model, which converts each chunk into a vector (point) and stores the converted vectors in a vecto…
