Teddy Data Blog

  • 홈
  • 태그
  • 방명록

검색 1

문서 검색 성능 평가: BM25와 FAISS를 활용한 Hybrid Search 분석 [12]

문서 검색 시스템에서 성능 평가(Evaluation)는 매우 중요한 작업입니다. 오늘은 BM25와 FAISS 알고리즘을 결합한 Hybrid Search를 구현하고, 이를 평가하는 과정을 소개합니다. 이 글에서는 Python 코드 예제와 함께 정확도(Precision), 재현율(Recall), F1 점수를 계산하여 검색 성능을 분석하는 방법을 다룹니다.문서 검색 시스템 구성우리는 두 가지 검색 알고리즘을 결합한 Hybrid Search를 사용합니다.BM25: 단어 기반 검색 알고리즘으로, 검색어와 문서의 단어 겹침 정도를 바탕으로 검색.FAISS: OpenAI API의 Embedding을 활용하여 의미 기반 검색을 수행.from langchain_community.retrievers import BM25R..

투자 어시스턴트 개발 2024.11.26
이전
1
다음
더보기
프로필사진

AI / ML / DL 무한 반복 공부합니다.

반응형
  • 분류 전체보기
    • Machine Learning
    • Deep Learning
    • 카카오톡 대화 요약
    • 사내 업무 AI 에이전트 개발
    • 투자 어시스턴트 개발
    • 야놀자 리뷰 모델 개발
    • Prompt Engineering
    • RAG
    • Generative AI
    • 신용카드 고객 신용도 예측
    • NLP
    • Python
    • 알고리즘
    • 자바
    • 직무
    • 이모저모
    • Data Engineer
    • 텍스트 마이닝을 활용하여 문자 대화내용 분석
    • 1인 가구 고독사 위험 예측 기반 맞춤형 복지 정..
    • 모빌리티 산업
    • 컴퓨터
    • 교육

Tag

FAISS, BOJ, AI, 백준알고리즘, LangChain, LLM, Prompt Engineering, 빅데이터, Rag, 프롬프트 엔지니어링, OpenAI, 머신러닝, nlp, 알고리즘, 백준, 파이썬, Huggingface, Python, ChatGPT, 데이터,

최근글과 인기글

  • 최근글
  • 인기글

최근댓글

공지사항

페이스북 트위터 플러그인

  • Facebook
  • Twitter

Archives

Calendar

«   2025/06   »
일 월 화 수 목 금 토
1 2 3 4 5 6 7
8 9 10 11 12 13 14
15 16 17 18 19 20 21
22 23 24 25 26 27 28
29 30

방문자수Total

  • Today :
  • Yesterday :

Copyright © Kakao Corp. All rights reserved.

티스토리툴바