Azure AI Search를 활용한 검색 보강 생성으로 향상된 AI 응답 활용하기
심층 논의
기술적
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이 기사는 Azure AI Search를 사용한 검색 보강 생성(RAG) 아키텍처를 탐구하며, 정보 검색 시스템과 통합하여 LLM을 어떻게 향상시키는지에 대해 설명합니다. RAG 솔루션 구축을 위한 주요 구성 요소, 접근 방식 및 실제 구현에 대해 논의하며, 검색 쿼리에서 관련성과 회수를 극대화하기 위한 코드 예제와 모범 사례를 제공합니다.
- 주요 포인트
- 독특한 통찰
- 실용적 응용
- 핵심 주제
- 핵심 통찰
- 학습 성과
• 주요 포인트
- 1RAG 아키텍처와 Azure AI Search 통합에 대한 포괄적인 개요
- 2RAG 솔루션 구현을 위한 코드 예제를 포함한 상세한 실용 가이드
- 3검색 결과 최적화를 위한 인덱싱 전략 및 쿼리 기능에 대한 심층 논의
• 독특한 통찰
- 1향상된 관련성을 위한 키워드 및 벡터 검색을 결합한 하이브리드 쿼리의 중요성
- 2복잡한 데이터 검색 시나리오에서 회수 및 관련성 조정을 극대화하기 위한 전략
• 실용적 응용
- 이 기사는 Azure에서 효과적인 RAG 솔루션을 구축하는 데 직접 적용할 수 있는 실행 가능한 통찰력과 코드 예제를 제공하여 개발자와 데이터 과학자에게 매우 가치가 있습니다.
• 핵심 주제
- 1검색 보강 생성(RAG)
- 2Azure AI Search 기능
- 3하이브리드 검색 기술
• 핵심 통찰
- 1향상된 생성 AI 애플리케이션을 위한 LLM과 Azure AI Search의 통합
- 2맞춤형 RAG 패턴 및 구현에 대한 상세한 탐구
- 3RAG 솔루션의 신속한 개발을 위한 실용적인 예제 및 템플릿
• 학습 성과
- 1RAG 솔루션의 아키텍처 및 구성 요소 이해하기
- 2RAG 맥락에서 Azure AI Search 구현 능력
- 3검색 관련성과 회수를 극대화하기 위한 모범 사례에 대한 지식
| 예시 | 튜토리얼 | 코드 샘플 | 시각 자료 |
| 기초 | 고급 내용 | 실용적 팁 | 모범 사례 |
“ 검색 보강 생성 소개
Azure AI Search는 RAG 아키텍처를 구현하기 위한 강력한 도구입니다. 이는 강력한 인덱싱 및 쿼리 기능을 제공하여 정보 검색 시스템이 대량의 데이터를 효율적으로 처리할 수 있도록 보장합니다. Azure의 클라우드 인프라를 활용함으로써 조직은 데이터 작업의 보안성과 신뢰성을 확보하면서 LLM과 원활하게 통합하여 향상된 생성 AI 애플리케이션을 구현할 수 있습니다.
“ Azure AI Search의 주요 기능
Azure AI Search를 사용하여 맞춤형 RAG 솔루션을 만드는 과정은 여러 단계로 구성됩니다:
1. 사용자 프롬프트 또는 질문 정의하기.
2. Azure AI Search를 활용하여 관련 정보 검색하기.
3. 상위 순위의 결과를 LLM에 제공하여 응답 생성하기.
이 아키텍처는 기업의 특정 요구에 따라 유연하고 맞춤화된 응답을 가능하게 합니다.
“ 정보 검색 최적화
Azure AI Search를 사용하여 RAG를 구현하는 예제 워크플로우는 다음과 같습니다:
1. Azure AI Search 및 OpenAI 클라이언트 설정하기.
2. 검색된 데이터를 사용하는 방법을 LLM에 지시하는 구체적인 프롬프트 정의하기.
3. 검색 쿼리 실행 및 LLM을 위한 결과 형식화하기.
4. 검색된 정보를 기반으로 응답 생성하기.
“ Azure AI Search 시작하기
검색 보강 생성은 LLM의 기능에서 중요한 발전을 나타내며, 특히 Azure AI Search와 같은 강력한 정보 검색 시스템과 결합될 때 더욱 그렇습니다. 이러한 기술을 활용함으로써 기업은 AI 애플리케이션을 향상시켜 보다 정확하고 맥락에 맞는 응답을 제공하여 특정 요구를 충족할 수 있습니다.
원본 링크: https://learn.microsoft.com/en-us/azure/search/retrieval-augmented-generation-overview
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