벡터 DB와 청킹 없이 인간처럼 문서를 읽고 추론하는 RAG
LLM Framework·Python0 / 0
문서 계층을 트리로 인덱싱하여 벡터 검색 대신 LLM 추론으로 정보를 찾는 차세대 RAG 솔루션입니다.
주요 기능
- 문서의 논리적 계층 구조를 반영한 트리 형태의 인덱스를 생성합니다.
- 벡터 데이터베이스나 인위적인 텍스트 청킹 과정을 제거합니다.
- LLM이 트리 구조를 탐색하며 최적의 섹션을 찾아내는 추론 기반 검색을 수행합니다.
- 검색 결과에 대한 페이지 및 섹션 단위의 명확한 출처와 근거를 제공합니다.
- OCR 없이 이미지 기반으로 문서를 처리하는 Vision RAG 기능을 지원합니다.
사용 사례
- 금융 보고서나 법률 문서처럼 구조가 복잡하고 정확한 맥락 파악이 필수적인 전문 업무 수행 시
- 단순 유사도 검색의 한계를 넘어 LLM이 문서의 논리를 직접 이해하고 답변해야 하는 RAG 시스템 구축 시
30.1k
Stars
2.6k
Forks
+334
Trending
0
조회수
30.1k watchers144 open issues
관련 토론
아직 관련 토론이 없습니다.
댓글
댓글을 작성하려면 로그인이 필요합니다.