Gemini API, 이미지 검색으로 RAG 시스템 성능 UP!

글에서는 커스텀 메타데이터(Custom Metadata)를 통해 대규모 데이터에서 원하는 정보를 더욱 빠르고 정확하게 검색할 수 있다고 설명한다. 개발자는 key-value 형태의 메타데이터(Key-Value Metadata)를 활용하여 데이터에 레이블을 지정하고, 쿼리 시 메타데이터 필터를 적용하여 검색 범위를 좁힐 수 있다.

결과적으로 커스텀 메타데이터는 대용량 데이터 환경에서 RAG 시스템의 성능(Performance)을 향상시키는 핵심 요소로 작용한다.

본문에 따르면 Gemini API File Search는 페이지 인용(Page Citations) 기능을 통해 모델의 답변이 나온 원본 소스를 정확하게 추적할 수 있도록 지원한다. 이는 RAG 시스템의 신뢰성(Reliability) 확보에 매우 중요한 역할을 한다.

결론적으로 페이지 인용 기능은 RAG 시스템의 AI 환각(Hallucination) 문제를 완화하고, 사용자에게 더욱 신뢰할 수 있는 정보(Reliable Information)를 제공하는 데 기여한다.

글에서는 Gemini API File Search를 활용하여 다양한 분야(Various Fields)에서 RAG 시스템을 구축할 수 있다고 언급한다. 특히, 이미지와 텍스트 데이터를 함께 처리할 수 있다는 점은 기존 RAG 시스템의 한계를 극복하고, 새로운 가능성(New Possibilities)을 열어준다.

결과적으로 Gemini API File Search는 개발자(Developers)가 RAG 시스템을 더욱 쉽게 구축할 수 있도록 지원하며, 생산성(Productivity) 향상에 기여할 것으로 기대된다.