AI 요약관련 정보

• RAG(Retrieval Augmented Generation)는 AI가 자체 데이터에 대한 지식이 없을 때 이를 해결하는 방법으로, PDF를 즉시 AI 지식으로 전환하는 챗봇 구축을 목표로 함 🤖.
• RAG는 검색(Retrieval), 증강(Augmented), 생성(Generation)의 세 단계로 구성되며, AI가 자체 데이터 소스에서 관련 정보를 검색하고 이를 활용하여 응답을 생성함 🔍.
• 전통적인 챗봇은 회사 정책과 같은 내부 정보에 접근할 수 없지만, RAG는 최신 문서를 AI에 제공하여 정확한 답변을 생성할 수 있도록 함 🏢.
• 이 튜토리얼에서는 실시간 스트리밍 채팅 인터페이스, PDF 업로드 및 처리, 벡터 임베딩, 사용자 인증 및 역할 기반 접근 제어 기능을 갖춘 RAG 애플리케이션을 구축함 ⚙️.
• Next.js 프로젝트를 생성하고, AI SDK 패키지를 설치하여 표준 AI 챗봇을 구축하는 과정을 다룸 💻.
• Shaden UI 및 AI Elements를 사용하여 UI 컴포넌트를 설정하고, OpenAI API 키를 추가하여 챗봇의 기능을 구현함 ✨.
• 챗봇 UI는 프롬프트 입력, 대화 내용 표시, 로딩 표시기 등을 포함하며, 사용자의 입력을 받아 AI 응답을 스트리밍하는 방식으로 작동함 💬.
• Clerk를 사용하여 사용자 인증 기능을 추가하고, 로그인 및 로그아웃 기능을 구현하여 챗봇에 대한 접근을 제어함 🔑.
• Clerk는 사전 구축된 UI 컴포넌트와 사용자 관리 기능을 제공하여 인증 흐름을 간소화하고, 미들웨어를 통해 O 데이터에 접근하고 보호된 경로를 구성함 🛡️.
• 사용자 인터페이스에 로그인 및 로그아웃 버튼을 추가하고, 사용자 프로필 및 테마 전환 기능을 구현하여 사용자 경험을 향상시킴 👤.
• 데이터베이스 설정을 위해 Neon을 사용하여 프로덕션 준비가 완료된 데이터베이스를 구축하고, Drizzle ORM을 통해 데이터베이스 스키마를 정의하고 관리함 🗄️.
• PDF 문서를 업로드하고 처리하는 기능을 구현하여 AI가 문서 내용을 이해하고 질문에 답변할 수 있도록 함 📄.
• Langchain을 사용하여 문서를 분할하고, OpenAI 임베딩을 사용하여 벡터 임베딩을 생성하여 의미론적 검색을 수행함 🧠.
• Chroma 데이터베이스에 벡터 임베딩을 저장하고, 사용자 질문에 따라 관련 문서를 검색하여 AI에 제공함 📚.
• 검색된 문서를 기반으로 AI가 답변을 생성하고, 답변의 출처를 명시하여 사용자가 정보의 신뢰성을 확인할 수 있도록 함 ✅.
• 역할 기반 접근 제어를 구현하여 특정 역할의 사용자만 특정 기능에 접근할 수 있도록 함 🧑‍💼.
• Clerk 미들웨어를 사용하여 경로를 보호하고, 사용자의 역할에 따라 접근 권한을 제어함 🚦.
• 챗봇의 성능을 개선하기 위해 스트리밍 응답을 사용하고, 사용자 피드백을 수집하여 AI 모델을 개선함 📈.
• 챗봇을 배포하고 유지 관리하는 방법을 설명하며, 지속적인 개선을 통해 챗봇의 가치를 높이는 방법을 제시함 🚀.