? 긴 문서(long context) 에 대한 참신한 RAG 방법론: RAPTOR! 논문 리뷰와 코드를 준비했습니다?

📍RAPTOR 논문: https://arxiv.org/pdf/2401.18059.pdf 📍코드: https://github.com/teddylee777/langchain-kr/blob/main/12-RAG/09-RAPTOR-Long-Context-RAG.ipynb 📍노션 정리: https://www.notion.so/teddylee777/RAPTOR-e835d306fc664dc2ad76191dee1cd859?pvs=4 ⭐️패스트캠퍼스 RAG 비법노트⭐️ 링크: https://fastcampus.co.kr/data_online_teddy - Naive RAG - Advanced RAG - Agent - LangGraph - 수강하신 분들께만 드리는 소스코드 📘 랭체인 튜토리얼 무료 전자책(wikidocs) https://wikidocs.net/book/14314 ✅ 랭체인 한국어 튜토리얼 코드저장소(GitHub) https://github.com/teddylee777/langchain-kr #langchain #rag #raptor --- 테디노트(깃헙 블로그) : https://teddylee777.github.io 머신러닝 혼자서 스터디 : https://github.com/teddylee777/machine-learning LLM 프로젝트: http://llm.teddynote.com