Reader-Retriever Model

Reader-Retriever Model은 사용자의 질문에 답변하는 과정에서 지식 베이스를 기반으로 AI의 정확성을 높이기 위한 방법론입니다. 대략적인 과정은 다음과 같습니다.

1. 질문이 들어오면, Retriever는 질문을 벡터로 변환합니다.

2. 질문 벡터를 기존 벡터 DB에 있는 context 벡터들과 비교하여, 가장 유사한 지식을 찾아냅니다.

   • 벡터는 다차원일 수 있고, 연관성이 높을수록 거리가 가깝습니다.

3. Reader는 Retriever가 반환한 지식과, 질문 데이터를 바탕으로 답변을 생성합니다.

Reference

A Deep Dive into Reader-Retriever Models [+ Example Code]Medium