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Ollama 활용 로컬 RAG: 올라마 임베딩 모델의 한국어 성능, Semantic Chunking 적용, 구글 Gemma2, 알리 Qwen 2.5 활용 (LangChain) 6 месяцев назад

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Ollama 활용 로컬 RAG: 올라마 임베딩 모델의 한국어 성능, Semantic Chunking 적용, 구글 Gemma2, 알리 Qwen 2.5 활용 (LangChain)

이 영상에서는 Ollama를 활용한 로컬 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템 구현에 대해 다룹니다. 특히 한국어 PDF 문서를 대상으로 올라마 임베딩 모델의 한국어 성능과 LLM 모델의 생성 결과를 비교합니다. 1. 올라마 임베딩 모델의 한국어 성능 비교 nomic-embed-text bge-m3 모델 2. 맥락 기반 분할 (Semantic Chunking) 기법 효과적인 문서 분할을 통한 검색 정확도 향상 3. 최신 LLM 성능 비교 올라마 모델 활용 (구글 Gemma 2, 알리바바 Qwen 2.5 모델) Groq API (구글 Gemma 2) 한국어 처리 능력 평가 실습 코드: https://github.com/tsdata/langchain-o...

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