AI 요약관련 정보

• LLM의 일반적이고 제한된 지식 문제를 해결하기 위해 RAG(검색 증강 생성)가 필수적이며, 외부 지식을 큐레이션하여 LLM을 특정 데이터 전문가로 만듭니다. 🧠
• RAG 파이프라인의 핵심 과제는 다양한 파일 형식(PDF, Word, 오디오, 비디오 등)에서 원시 텍스트를 추출하고 데이터를 큐레이션하는 것입니다. 🧩
• Dockling은 이러한 복잡한 데이터 유형을 처리하고 RAG 구현을 위해 데이터를 적절하게 큐레이션하는 무료 오픈소스 도구입니다. 🛠️
• Dockling은 OCR 기술을 활용하여 복잡한 PDF 문서에서 텍스트, 테이블, 다이어그램을 효과적으로 추출하며, 사용자 정의 OCR 옵션도 제공합니다. 📄
• 모든 지원되는 파일 형식(텍스트, PDF, Word, 오디오 등)을 LLM에 이상적인 구조화된 마크다운 형식으로 변환하여 데이터 준비를 간소화합니다. 🔄
• 오디오 파일의 경우, FFmpeg 및 OpenAI Whisper(Whisper Turbo)와 같은 로컬 모델을 사용하여 음성-텍스트 변환을 수행하고 타임스탬프가 포함된 스크립트를 생성합니다. 🎤
• Dockling은 문서에서 LLM이 검색하기 쉬운 '작은 조각'으로 데이터를 분할하는 다양한 청킹 전략을 제공하여, 문맥 손실 없이 효율적인 정보 검색을 돕습니다. ✂️
• 특히 '하이브리드 청킹'은 임베딩 모델을 사용하여 문서 내 의미론적 유사성을 기반으로 최적의 분할 지점을 찾아 핵심 아이디어를 유지하며, 벡터 데이터베이스에 바로 삽입 가능한 청크를 생성합니다. 💡
• Dockling은 Python 패키지로 쉽게 설치하고 사용할 수 있으며, 모든 처리가 로컬에서 이루어지고 다양한 예제와 문서, 그리고 Dockling을 활용한 완전한 RAG AI 에이전트 템플릿을 제공합니다. 🚀