반응형 rag2 [RAG] RAG 벤치마크 데이터셋 & 성능 평가 리뷰 : RAG-Evaluation-Dataset-KO 개요 한국어 RAG 솔루션 성능 평가를 위해 RAG 벤치마크 데이터셋과 평가 관련 리서치를 진행,올거나이즈에서 운영중인 RAG 리더보드에서 사용하는 벤치마크 데이터셋을 찾게 되었다. https://huggingface.co/datasets/allganize/RAG-Evaluation-Dataset-KO allganize/RAG-Evaluation-Dataset-KO · Datasets at Hugging Face미국, 중국, 한국의 주식 시장에 대한 성과 및 선호도의 예상 순서는 다음과 같은 요소를 기반으로 할 수 있습니다. 이러한 예상은 각 국의 경제 상황, 시장의 성숙도, 정치적 안정성, 기술 혁신,huggingface.co 해당 벤치마크 데이터셋과 제공하는 LLM 기반 자동평가 코드를 사용하면 리.. 2024. 7. 16. [RAG] LLM-based Query Rewriting 논문 리뷰 (1) Enhancing Conversational Search: Large Language Model-Aided Informative Query Rewriting https://arxiv.org/abs/2310.09716 Enhancing Conversational Search: Large Language Model-Aided Informative Query RewritingQuery rewriting plays a vital role in enhancing conversational search by transforming context-dependent user queries into standalone forms. Existing approaches primarily leverage human-rewritten queries as labels to train query rewriting models. However, harxiv.org 요약 본 논문은 LLM.. 2024. 5. 8. 이전 1 다음 반응형