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README.md

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 #### [LongReward: Improving Long-context Large Language Models with AI Feedback](summaries/2410.21252.md)
 #### [Vision Search Assistant: Empower Vision-Language Models as Multimodal Search Engines](summaries/2410.21220.md)
 #### [Document Parsing Unveiled: Techniques, Challenges, and Prospects for Structured Information Extraction](summaries/2410.21169.md)
+#### [AutoRAG: Automated Framework for optimization of Retrieval Augmented Generation Pipeline](summaries/2410.20878.md)
 #### [Language Models And A Second Opinion Use Case: The Pocket Professional](summaries/2410.20636.md)
 #### [GrounDiT: Grounding Diffusion Transformers via Noisy Patch Transplantation](summaries/2410.20474.md)
 #### [Fast Best-of-N Decoding via Speculative Rejection](summaries/2410.20290.md)

summaries/2410.20878.md

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+# AutoRAG: Automated Framework for optimization of Retrieval Augmented Generation Pipeline
+## TL;DR
+## Summary
+- [https://arxiv.org/pdf/2410.20878.pdf](https://arxiv.org/pdf/2410.20878.pdf)
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+### 1. 섹션별 요약
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+- **소개 (Introduction):**
+  이 논문에서는 대형 언어 모델(LLM)과 외부 문서를 결합하여 정보를 생성하는 방법 중 하나인 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 기술을 소개합니다. RAG의 구성을 최적화하여 최적의 성능을 내는 것이 어렵다는 문제를 해결하기 위해 자동화된 설정 프레임워크인 AutoRAG를 제안합니다.
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+- **RAG 기술 (RAG Techniques):**
+  RAG를 사용하여 성능을 높이기 위해 다양한 기술과 전략을 소개합니다. 질문 확장, 검색, 패시지 증강, 패시지 재정렬 등을 활용하여 외부 지식 출처의 통합을 촉진합니다.
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+- **AutoRAG (Experiment & AutoRAG):**
+  AutoRAG는 다양한 RAG 기법을 평가하는 자동화된 프레임워크입니다. 각 단계의 파이프라인에서 가장 적합한 구성 요소를 최적화하며, 이는 전통적인 머신 러닝의 AutoML과 유사한 방식으로 수행됩니다.
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+- **데이터 및 실험 (Data and Experiment):**
+  연구에서는 ARAGOG 데이터세트를 활용하여 다양한 실험을 수행하였으며, 데이터는 AI 및 대형 언어 모델을 주제로 한 논문 423편으로 구성되어 있습니다.
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+- **결론 및 미래 작업 (Conclusion & Future Work):**
+  AutoRAG 프레임워크를 통해 데이터셋에 맞는 RAG 시스템을 자동으로 최적화할 수 있었습니다. 이 프레임워크는 다양한 데이터셋과 RAG 기술을 사용하는 평가를 촉진할 수 있습니다. 미래 연구에서는 AutoRAG 방법론의 성능 평가를 더한다는 계획입니다.
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+### 2. 논문의 주요 기여 및 혁신
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+- **AutoRAG 프레임워크:**
+  RAG 시스템의 성능 향상과 확장성을 가능하게 하는 자동화된 프레임워크를 제공하였다. 다양한 RAG 구성을 평가하고 최적화하는 과정을 자동화하여, 사용자들은 최적의 RAG 조합을 쉽게 찾을 수 있게 된다.
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+### 3. 전체 요약
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+이 논문은 LLM과 외부 문서를 활용하여 정보를 생성할 때 외부 지식의 정확성을 높이는 기술인 RAG를 자동화하여 최적의 성능을 도출하는 AutoRAG 프레임워크를 소개하고 있습니다. 이 프레임워크는 최적의 RAG 모듈을 자동으로 식별함으로써 효율적이고 강력한 시스템을 구축할 수 있게 합니다. 또한, AutoRAG는 다양한 RAG 기술을 통한 다양한 데이터셋의 평가 및 최적화를 가능하게 하여 AI 분야의 발전에 중요한 기여를 할 것으로 기대됩니다.