aas:
Discourse AI는 정말 인상적이고, 내 자체 호스팅 인스턴스에 설정하는 것에 대해 매우 기대가 큽니다!
헬퍼 봇과 임베딩(embeddings)과 관련하여 한 가지 질문(또는 기능 요청)이 있습니다: 검색 증강 생성(RAG)에 사용할 토픽을 선택할 수 있을까요? 예를 들어, 공식 문서 카테고리에 있는 토픽에 대해서만 임베딩을 계산하도록 플러그인을 구성할 수 있다면 정말 좋을 것입니다. 봇이 포럼의 모든 것을 사용하여 벡터 데이터베이스를 구축한다면, 출력 품질이 충분히 높지 않을 것 같아 우려됩니다. 특정 태그가 있는 토픽이나 해결된 토픽에 대해서만 임베딩을 계산하도록 구성할 수도 있다면 흥미로울 것입니다. 에세이 에 관한 세부 사항과 RAG 워크플로에 대해 궁금합니다. Discourse AI에는 RAG 워크플로가 있습니까? 벡터 데이터베이스에 추가되는 문서를 제어할 수 있는 기능이 있을까요? 이미 임베딩 컬렉션이 있는 경우, 헬퍼나 의미론적 검색을 호출할 때 Discourse AI가 이를 사용하도록 구성할 수 있을까요?
여기서 잠깐 언급된 것을 봤는데, 더 자세한 내용을 알고 싶습니다!
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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