I built an open-source Knowledge Graph pipeline with hybrid retrieval to improve LLM multi-hop reasoning [P]
LLM의 다단계 추론 개선을 위한 오픈소스 지식 그래프 파이프라인 개발
Developed an open-source knowledge graph pipeline to enhance LLM multi-hop reasoning.
AI가 선별한 아티클
LLM의 다단계 추론 개선을 위한 오픈소스 지식 그래프 파이프라인 개발
Developed an open-source knowledge graph pipeline to enhance LLM multi-hop reasoning.
현대 검색 시스템이 진실보다 합의를 더 잘 찾아내는지에 대한 문제를 제기하는 글입니다.
The article raises concerns about modern retrieval systems favoring consensus over truth.
도구 선택에서 시맨틱 임베딩 대신 BM25로 전환한 이유에 대한 논의.
Discussion on switching from semantic embeddings to BM25 for tool selection.
에이전트 메모리 권한을 점수화하던 모델의 문제와 개선 방안을 다룬 글입니다.
The article discusses the challenges and improvements related to agent memory authority scoring models.
RAG 파이프라인의 한계와 RRF를 활용한 검색 솔루션 향상에 대해 다룬 글입니다.
The article discusses the limitations of RAG pipelines based solely on vector search and the benefits of RRF.
AI 코딩 에이전트의 검색 방식에 대한 비판과 개선 방안 제시
Critique and improvement suggestions on AI coding agents' search methods.
Vectr는 AI 코딩 도우미의 코드베이스 기억력을 향상시키는 도구입니다.
Vectr is a tool to enhance AI coding assistants' memory of codebases.