AI 요약관련 정보

• RAG의 필요성: GPT 모델의 학습 데이터 한계(지식 단절)와 실시간 정보 부족 문제를 해결하며, 특정 문맥 기반의 정확한 답변을 가능하게 합니다. 🧠
• RAG의 보안 및 지속성 이점: GPT 파일 업로드의 임시성 및 보안 문제를 극복하고, 회사 내부 데이터를 안전하게 활용하여 세밀한 튜닝이 가능한 Q&A 챗봇 구축을 지원합니다. 🔒
• RAG 구현 핵심 단계: 문서 데이터 청킹(분할) → 임베딩(숫자화) → 벡터 DB 저장 → 질문과 유사한 내용 검색 → 생성형 모델 답변 생성의 과정을 거칩니다. ⚙️
• 문서 처리 과정: PDF 문서에서 텍스트와 표를 추출하고, AI가 선호하는 HTML과 같은 구조화된 형태로 변환 후, 문맥 유지를 위해 오버랩을 포함하여 청크 단위로 분할합니다. 📄
• 임베딩 및 벡터 DB: 분할된 텍스트 청크를 숫자 벡터로 변환(임베딩)하여 벡터 DB에 저장함으로써, 사용자 질문에 대한 가장 유사한 문맥을 빠르게 검색할 수 있도록 합니다. 🔢
• LangChain 활용: RAG 시스템 구축을 위해 LangChain 라이브러리가 문서 파싱, 청킹, 임베딩, 벡터 DB(Chroma DB) 연동 등 핵심적인 역할을 수행합니다. 🔗
• Upstage 모델 사용: OpenAI API 대신 Upstage의 ChatUpstage (Solar-LLM) 및 Upstage Embeddings 모델을 활용하여 실습하며, 무료 크레딧을 제공하는 이점을 강조합니다. 🚀
• 실제 적용 및 확장: RAG로 구축된 챗봇 코드를 GPT에 전달하여 Streamlit 기반의 웹 애플리케이션으로 쉽게 배포할 수 있으며, Ollama 같은 플랫폼을 통해 오픈소스 모델로 확장 가능합니다. 🌐
• 기업 데이터 활용 가능성: 회사 내 GPU 파워가 있다면 오픈소스 모델과 RAG를 결합하여 기업의 보안 이슈 없이 내부 데이터를 활용한 강력한 AI 챗봇을 만들 수 있습니다. 🏢