AI 요약관련 정보

• Vertex AI를 활용하여 RAG(검색 증강 생성) 애플리케이션을 구축하는 방법을 다룹니다. 🤖
• YouTube 영상 스크립트를 분석하여 질문에 답하고 타임스탬프와 함께 영상 링크를 제공하는 Zazenbot 5000 데모를 선보입니다. 📺
• GCP를 선호하며, 무료 티어를 활용해 Discord 봇 서버를 운영하는 등 개인 프로젝트에 적극 활용합니다. ☁️
• GCP의 RAG 인프라는 빠르게 발전 중이며, API와 라이브러리가 자주 변경되지만 핵심 개념은 유지될 것으로 예상됩니다. 🚀
• RAG 데이터는 YouTube 영상의 transcript_markers 파일에서 추출되며, 타임스탬프가 포함된 스크립트가 핵심입니다. 📝
• RAG 워크플로우는 로컬 데이터를 클라우드 스토리지에 업로드하고, Vertex AI RAG 라이브러리를 통해 코퍼스를 생성하며, 파일을 업로드한 후 질의하는 방식으로 진행됩니다. 🔄
• 현재 RAG 시스템 관리는 Vertex AI 대시보드에서 직접적인 가시성이 부족하여 주로 Google Cloud CLI에 의존합니다. 💻
• 서비스 계정 JSON 키를 안전하게 관리하고(버전 관리 제외), Python 가상 환경을 설정하여 종속성을 관리하는 것이 중요합니다. 🔒
• vertexai.preview.rag 모듈을 사용하여 RAG 코퍼스를 나열, 삭제, 생성하는 방법을 시연하며, API가 아직 프리뷰 단계임을 강조합니다. ♻️
• Jupyter 환경에서 rag 라이브러리의 함수와 메서드를 탐색하는 API 발견 기술을 보여줍니다. 💡