MNC Verified RAG Chain Single Turn

예시 워크플로우

• MNC Verified RAG Chain Single Turn 노드를 활용하 RAG 워크플로우를 만들었습니다.

  • Chat Model : LLM 서빙을 연결합니다.

  • Vector Store Retriever : 벡터 DB 및 검색기 노드를 연결합니다.

  • Input Moderation : 모더레이션 노드를 연결합니다.

  • FAQ Retriever : 검색된 결과가 존재하면 LLM을 거치지 않고 FAQ Answer Key 에 설정된 key의 value 내용을 출력합니다.

  • Max Context Character : 프롬프트 {context}에 포함될 최대 캐릭터 숫자입니다. 초과할 경우 초과하기 전까지 뒤에서 부터 1개씩 검색 된 컨텐츠를 제거합니다.

  • Return Source Documents : 답변 결과로 검색 결과 청크를 전달할 것인지를 선택합니다.

  • FAQ Answer Key : FAQ Retriever 로 부터 검색된 결과가 존재할 경우 출력할 text의 key 값입니다. 딥서핑 노드의 기본 값은 "pageContent" 입니다.

  • Additional Parameters : 프롬프트를 설정 합니다.

  • Output : 다른 chain에 전달할것인지, 워크플로우 출력으로 사용할 것인지 선택합니다.

• Verified RAG Chain 은 질문 / 답변을 미리 검증 된 상태로 준비되어있을때 활용 가능합니다.

  • FAQ나 자주 틀리는 질의응답, 틀렸을때 위험이 큰 질의응답 등을 개선하기 위해 자주 사용 됩니다.

임계값 설정

• Similarity Score Threshold Retriever : 질문과 유사도가 설정값 보다 높을때 검색 결과를 리턴합니다.

• DeepSearfing: 하단의 Output은 Weaviate Vector Store 로 연결하려는 노드에 맞춰 변경이 필요합니다.