[Multimodal Processing]

• 성과:
  • 멀티모달 LLM 을 활용한 User Query에 제품 에러와 연관된 정보가 포함된 이미지가 있을 케이스에 대한 처리
  • 이미지 —> 에러 메시지 detect 추출 (text) —> RAG 파이프라인 연동

[RAG Tests]

• 성과

  • Graph building : Document에서 개념, 메뉴 (UI Component) , Document 자체에 대한 Node 및 연관관계 Edge 구축
  • Document에서 RAG에 적합한 형태의 Generated FAQ 생성

• 계획

  • Knowledge Graph-based (RAG 소스는 graph 에 있는 정보를 활용)
  • Retrieval Methods
    • Hybrid search + (LLM reranking) : Baseline version
    • Entity-node based (연결된 document, Generated FAQ, Menu description)
  • Query preprocessing: Retrieval 방법과 별개로 생각할 수 있을듯
    • Naive (no preprocessing) : Baseline version
    • Hypothesis-Evidence gathering
    • Other decomposition methods

  [Answer Generation]

  • multi-lingual processing [Ko, En, Ch, Jp]
  • Reference generation [레펀런스 링크 달아주기], 튜토리얼 추천(?)

  [Basic Functionalities Required]

  • Dense/Spare search on node contents: Vector, keyword search: Input: query, Output: text
  • Entity - Knowledge connections (Edge creation)
  • Query - Entity mapping (fast version)
  • Concept grouping