AI 요약관련 정보

• Flowise와 벡터 데이터베이스를 클라우드 없이 로컬에서 완전히 실행하는 방법을 설명하며, 학습 및 민감 데이터 처리 시 유용함을 강조합니다. 🏠
• Flowise 로컬 설치는 npx flowise@latest install 및 npx flowise start 두 가지 간단한 명령어로 가능합니다. 🚀
• OLLAMA를 사용하여 Llama 3.2와 Nomic Embed Text 같은 오픈소스 대규모 언어 모델 및 임베딩 모델을 로컬 환경에서 실행합니다. 🧠
• Docker를 활용하여 로컬 PostgreSQL 데이터베이스를 구축하고, 이를 벡터 스토어로 사용하여 데이터의 로컬 저장을 가능하게 합니다. 🐳
• Record Manager는 벡터 데이터베이스에서 중복 문서 생성을 방지하고 오래된 데이터를 효율적으로 제거하여 데이터 무결성을 유지하는 데 필수적입니다. 🧹
• 로컬 LLM과 문서 저장소를 연결하여 맞춤형 지식 기반에 접근하는 RAG(Retrieval Augmented Generation) 에이전트를 구축하는 과정을 시연합니다. 📖
• 로컬 환경에서 작동하면서도 필요에 따라 SERP API와 같은 온라인 도구를 통합하여 에이전트의 기능을 확장하는 하이브리드 접근 방식을 보여줍니다. 🔗