안녕하세요 오늘은 Langchain에서 Custom Retriever를 구현하는 방법을 소개해볼까 합니다.  가끔 이런 경우가 생깁니다.1. 아 뭔가 Retriever에서 데이터가 출력되기 전에 ReRank를 사용하고 나온다면 어떨가?2. 어? 뭐야 이건 Retriever가 없네? Langchain_community 라이브러리를 뒤져봐도 내가 원하는 Retriever가 없는경우 (제가 못찾았을 수 있습니다.. 머쓱..)3. 데이터가 Retriever에서 필터를 가지거나, Similarity Search가 되기전 뭔가 처리를 했으면 좋겠다거나.. 이런 이유로 기존에 Langchain에서 제공되던 Retriever를 수정하여 사용 할 수 있습니다. 1. Base Retriever에서 중요한 매서드들[API ..

안녕하세요 오늘은 Vector Store로 많이 쓰이는 OpenSearch를 가져와 봤습니다. Elastic Search를 Fork해서 사용하는만큼 Elastic Search와 유사한점도 그리고 다른점도 있습니다. 하지만 오늘은 이 차이점을 설명하는 자리는 아니라 이만 줄이고, 이제 Vector Store로서 장/단점을 그리고 간단할 설치와 Langchain에서 사용까지 알아볼까 합니다. 1. OpenSearch의 장점과 단점- 첫번째 장점 그건 바로 최근 아주 관심을 많이 받고 있는 RAG중에서도 Full Text Search (Lexical Search)를 Simillerity Search(Semantic Search)와 같이 쓸 수 있단 점 입니다. 성능이 좋은 다른 DB도 많지만. 기본적으로 이 ..