RagTool
설명
RagTool
은 EmbedChain을 통한 RAG(Retrieval-Augmented Generation)의 강력함을 활용하여 질문에 답하도록 설계되었습니다.
이는 다양한 데이터 소스에서 관련 정보를 검색할 수 있는 동적 지식 기반을 제공합니다.
이 도구는 방대한 정보에 접근해야 하고 맥락에 맞는 답변을 제공해야 하는 애플리케이션에 특히 유용합니다.
예시
다음 예시는 도구를 초기화하고 다양한 데이터 소스와 함께 사용하는 방법을 보여줍니다:Code
지원되는 데이터 소스
RagTool
은 다양한 데이터 소스와 함께 사용할 수 있습니다. 예를 들어:
- 📰 PDF 파일
- 📊 CSV 파일
- 📃 JSON 파일
- 📝 텍스트
- 📁 디렉터리/폴더
- 🌐 HTML 웹 페이지
- 📽️ YouTube 채널
- 📺 YouTube 동영상
- 📚 문서화 웹사이트
- 📝 MDX 파일
- 📄 DOCX 파일
- 🧾 XML 파일
- 📬 Gmail
- 📝 GitHub 저장소
- 🐘 PostgreSQL 데이터베이스
- 🐬 MySQL 데이터베이스
- 🤖 Slack 대화
- 💬 Discord 메시지
- 🗨️ Discourse 포럼
- 📝 Substack 뉴스레터
- 🐝 Beehiiv 콘텐츠
- 💾 Dropbox 파일
- 🖼️ 이미지
- ⚙️ 사용자 정의 데이터 소스
매개변수
RagTool
은 다음과 같은 매개변수를 허용합니다:
- summarize: 선택 사항. 검색된 콘텐츠를 요약할지 여부입니다. 기본값은
False
입니다. - adapter: 선택 사항. 지식 베이스에 대한 사용자 지정 어댑터입니다. 제공되지 않은 경우 EmbedchainAdapter가 사용됩니다.
- config: 선택 사항. 내부 EmbedChain App의 구성입니다.
콘텐츠 추가
add
메서드를 사용하여 지식 베이스에 콘텐츠를 추가할 수 있습니다:
Code
에이전트 통합 예시
아래는RagTool
을 CrewAI 에이전트와 통합하는 방법입니다:
Code
고급 구성
RagTool
의 동작을 구성 사전을 제공하여 사용자 지정할 수 있습니다.
Code
결론
RagTool
은 다양한 데이터 소스에서 지식 베이스를 생성하고 질의할 수 있는 강력한 방법을 제공합니다. Retrieval-Augmented Generation을 활용하여, 에이전트가 관련 정보를 효율적으로 접근하고 검색할 수 있게 하여, 보다 정확하고 상황에 맞는 응답을 제공하는 능력을 향상시킵니다.