Discourse AI 및 검색 증강 생성

Discourse AI는 정말 인상적이고, 자가 호스팅 인스턴스에 설정하고 싶다는 열망이 큽니다!

헬퍼 봇과 임베딩(embeddings)과 관련하여 한 가지 질문(또는 기능 요청)이 있습니다: 검색 증강 생성(RAG)에 사용할 주제를 선택할 수 있나요? 예를 들어, 공식 문서 카테고리에 있는 주제에 대해서만 임베딩을 계산하도록 플러그인을 구성할 수 있다면 정말 좋겠습니다. 봇이 포럼의 모든 콘텐츠를 사용하여 벡터 데이터베이스를 구축할 경우, 출력 품질이 충분히 좋지 않을 것 같아 우려됩니다. 특정 태그가 있는 주제나 해결된 주제에 대해서만 임베딩을 계산하도록 구성하는 것도 흥미로울 것입니다. RAG 워크플로우에 대한 세부 사항에 대해 궁금합니다. Discourse AI에는 RAG 워크플로우가 있나요? 벡터 데이터베이스에 어떤 문서가 추가되는지를 제어할 수 있는 기능이 있을까요? 이미 임베딩 컬렉션이 있는 경우, 헬퍼나 시맨틱 검색을 호출할 때 Discourse AI가 이를 사용하도록 구성할 수 있을까요?

여기서 간략하게 언급된 것을 보았지만, 더 자세한 내용을 알고 싶습니다!

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아직은 불가능하지만, 이 기능 요청은 정말 마음에 듭니다.

현재 search command를 선택할 때 어떤 매개변수도 없습니다:

따라서 여기서는 추가하는 다양한 명령어에 대해 추가 매개변수를 지정할 수 있도록 하는 것이 기능 요청 사항입니다. 정말 마음에 들지만, UI와 데이터 구조를 더 깊이 생각해 봐야 합니다.

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제 지식 범위 내에서, Discourse AI 플러그인은 포럼의 모든 게시물을 사용하여 벡터 데이터베이스만 구축합니다. 그러나 이 접근 방식은 사용자가 포함할 문서를 지정할 수 있도록 개선될 예정입니다. 이를 통해 학습 데이터에 대한 더 세밀한 제어가 가능해지고 생성된 응답의 품질이 향상될 것입니다.

또한, 사전 계산된 임베딩을 통합하는 기능은 아직 검토 중인 단계입니다…

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참고로 이제 구현되었습니다 :confetti_ball:

검색 도구를 추가할 때 검색 매개변수를 제어할 수 있습니다. #contribute:bug를 추가하면 버그만 검색됩니다.

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