We benchmarked 18 RAG pipelines against an agent loop on Google's FRAMES. The best pipeline hit 78.9%. The agent loop hit 92.7%.
연구자들은 18가지 RAG 파이프라인을 테스트해보았습니다. 최고의 파이프라인이 78.9%를 얻었지만, 에이전트 루프는 92.7%까지 성능을 끌어올렸습니다. 이는 모델에게 필요한 정보만 주는 것과 비슷한 결과입니다. 재랭킹 기술은 예상보다 덜 효과적이었습니다. 또한, 모델은 때로는 기억에서 정보를 채워넣기도 합니다.
연구자들은 18가지 RAG 파이프라인을 테스트해보았습니다. 최고의 파이프라인이 78.9%를 얻었지만, 에이전트 루프는 92.7%까지 성능을 끌어올렸습니다. 이는 모델에게 필요한 정보만 주는 것과 비슷한 결과입니다. 재랭킹 기술은 예상보다 덜 효과적이었습니다. 또한, 모델은 때로는 기억에서 정보를 채워넣기도 합니다.
RAG 시스템을 만든다면 리랭커를 다는 대신 검색을 반복하는 에이전트 구조로 설계를 바꿀 근거가 생겼다
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