Show GN: AutoRAG-Research - 최신 RAG 논문 파이프라인 구현체 모음 및 비교 실험 도구
(github.com/NomaDamas)- AI Agent 시대에도 RAG는 여전히 유효하며, 외부 지식과 문서가 필요한 경우 필수적으로 시스템에 포함되어야 하는 핵심 구성 요소임
- Agent와 RAG를 결합한 Agentic RAG, 지식그래프를 사용하는 Graph RAG, 이미지 기반의 임베딩 모델을 활용하는 Multi-modal RAG 등의 분야 내에서 수없이 많은 최신 방법론들이 등장하고 있음
- 넘쳐나는 새로운 방법론과 벤치마크 데이터셋에 비해, 이들을 재구현하고 성능을 검증할 수 있는 표준화된 실험 환경은 없음
- AutoRAG-Research는 기존 벤치마크 데이터셋과 RAG 방법론들의 성능을 손쉽게 비교할 수 있는 오픈소스 프로젝트
- 여러 벤치마크 데이터셋을 표준화된 schema로 관리하며, 연구자는 이미 임베딩이 완료된 DB를 다운로드만 받아 즉시 실험에 사용 가능
- 최신 RAG 논문들을 미리 구현해 두어 즉시 사용 가능
- 커스텀 데이터셋 및 커스텀 RAG 파이프라인을 추가하기 쉽게 설계된 플러그인 구조 지원
안녕하세요, AutoRAG를 개발했던 김동규라고 합니다. 이번에 AutoRAG에서 아쉬웠던 점, 그리고 많이 배웠던 점들을 모아 AutoRAG-Research라는 RAG 연구 개발 툴을 오픈소스로 출시하게 되었습니다.
요즘에는 AI Agent가 대세이지만, RAG는 여러 산업 현장에서 실제로 적용되고 있고, Agent와도 땔래야 땔 수 없는 관계인데요.
RAG를 연구하며 겪었던 수많은 시행착오와 불편들을 해결하고자 이 프로젝트를 진행했고, 기쁜 마음으로 오픈소스로 공개하게 되었습니다.
많은 관심 부탁드리며 깃허브 스타도 눌러주시면 감사하겠습니다!