GenAI: LangChain으로 RAG 시스템 구축

생성 AI 시대에,

검색 세대 (RAG) 는 지능적이고 상황을 인식하는 응용 프로그램을 구축하기위한 강력한 접근법으로 등장했습니다. RAG는 ​​LLM (Large Language Model)의 강점을 효율적인 문서 검색 기술과 결합하여 특정 데이터를 기반으로 쿼리에 답변합니다. 이 블로그에서는 langchain , gpt-4o , ollama , groq github repo- & gt;

헝겊 파이프 라인의 주요 기능

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데이터 검색

: Langchain의 로더를 사용하여 웹 소스, 로컬 파일 또는 API의 데이터를 가져 오십시오. 문서 처리

: 텍스트 스플리터를 사용하여 효율적인 검색을 위해 문서를 더 작은 청크로 나누어 더 나은 색인화와 더 빠른 검색 결과를 가능하게합니다.

벡터 임베딩 : 유연한 통합을위한 OpenAI 임베딩 또는 기타 임베딩 기술을 사용하여 고차원 벡터로 문서 청크를 나타냅니다.

쿼리 프로세싱

: 가장 관련성이 높은 문서 청크를 검색하고 LLM (GPT-4O 또는 유사한 모델과 같은)을 사용하여 정확한 컨텍스트 기반 답변을 생성합니다.
1. Interactive UI : 문서 업로드, 쿼리 및 결과 시각화를 위해 Streamlit으로 구축 된 완벽한 사용자 인터페이스. 모델 통합
: 파이프 라인은 클라우드 기반 및 로컬 모델을 모두 지원하여 프로젝트 요구에 따라 적응성을 보장합니다.
2. 사용 된 도구 및 라이브러리
이 구현은 다양한 강력한 라이브러리 및 도구에 의존합니다.

• langchain_openai: OpenAI 임베딩 및 통합용.
• langchain_core: LangChain 워크플로우 구축을 위한 핵심 유틸리티
• python-dotenv: API 키와 환경 변수를 안전하게 관리합니다.
• streamlit: 대화형 사용자 인터페이스를 만드는 데 사용됩니다.
• langchain_community: 문서 로더를 포함한 커뮤니티 제공 도구.
• langserve: 파이프라인을 서비스로 배포합니다.
• fastapi: RAG 애플리케이션을 위한 강력한 API를 구축합니다.
• uvicorn: FastAPI 애플리케이션을 제공합니다.
• sse_starlette: 서버에서 보낸 이벤트를 처리합니다.
• bs4 및 beautifulsoup4: 웹 스크래핑 및 HTML 콘텐츠에서 데이터 추출용.
• pypdf 및 PyPDF2: PDF 파일에서 데이터를 처리하고 추출하는 데 사용됩니다.
• chromadb 및 faiss-cpu: 벡터 저장소를 관리하고 효율적인 유사성 검색을 수행합니다.
• groq: GPT-4o와 통합합니다.
• cassio: 향상된 벡터 연산을 위한 도구.
• wikipedia 및 arxiv: 온라인 소스에서 데이터를 로드하는 데 사용됩니다.
• langchainhub: 사전 구축된 도구 및 구성요소에 액세스합니다.
• sentence_transformers: 고품질 벡터 임베딩을 생성하는 데 사용됩니다.
• langchain-objectbox: ObjectBox를 사용하여 벡터 임베딩을 관리합니다.
• langchain: RAG 파이프라인의 백본으로 문서 검색 및 LLM 통합을 처리합니다.

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작동 방식

1. 환경 설정:

   • 환경 관리 도구를 사용하여 API 키를 안전하게 로드하고 클라우드 기반 모델과 로컬 모델 모두에 대한 설정을 구성하세요.

2. 데이터 로드 중:

   • 온라인 문서, 로컬 디렉토리, PDF 등 다양한 소스에서 데이터를 로드하세요.

3. 문서 분할:

   • 대형 문서를 관리하기 쉬운 작은 단위로 분할하여 검색 시 검색 속도를 높이고 정확성을 높이세요.

4. ObjectBox를 사용한 벡터 임베딩:

   • 유사성 기반 검색을 위해 문서 청크를 숫자 벡터로 변환합니다.
   • ObjectBox 또는 기타 벡터 데이터베이스를 사용하여 임베딩을 저장하면 고속 데이터 검색이 가능합니다.

5. 쿼리 처리:

   • 문서 검색과 상황 인식 응답 생성을 결합하여 쿼리에 정확하고 명확하게 답변합니다.

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로컬 대 유료 LLM

RAG 파이프라인을 구현할 때 로컬 LLM과 유료 LLM 중에서 선택하는 것은 프로젝트 요구 사항과 제약 조건에 따라 다릅니다. 간단한 비교는 다음과 같습니다.

Feature	Local LLMs	Paid LLMs (e.g., OpenAI GPT)
Data Privacy	High – Data stays on local machines.	Moderate – Data sent to external APIs.
Cost	One-time infrastructure setup.	Recurring API usage costs.
Performance	Dependent on local hardware.	Scalable and optimized by providers.
Flexibility	Fully customizable.	Limited to API functionality.
Ease of Use	Requires setup and maintenance.	Ready-to-use with minimal setup.
Offline Capability	Yes.	No – Requires internet connection.

높은 수준의 개인정보 보호나 오프라인 기능이 필요한 프로젝트의 경우 현지 LLM이 이상적입니다. 확장 가능하고 유지 관리가 필요 없는 구현을 위해서는 유료 LLM이 더 나은 선택인 경우가 많습니다.

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Streamlit을 사용한 대화형 UI

이 애플리케이션은 Streamlit과 통합되어 사용자가 다음을 수행할 수 있는 직관적인 인터페이스를 만듭니다.

• 삽입할 문서를 업로드하세요.
• 문서 내용을 검색하고 분석하려면 쿼리를 입력하세요.
• 관련 문서 스니펫과 LLM에서 생성된 답변을 실시간으로 확인하세요.

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RAG가 중요한 이유

RAG는 애플리케이션에 다음 기능을 제공합니다.

• 사용자별 데이터를 기반으로 정확하고 상황에 맞는 응답을 제공합니다.
• 고급 검색 메커니즘으로 대규모 데이터 세트를 효율적으로 처리합니다.
• 검색과 생성을 원활하게 결합하여 LLM의 기능을 향상시킵니다.
• 다양한 프로젝트 요구에 맞는 유연한 배포 옵션을 지원합니다.

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GitHub 저장소

이 GitHub 저장소에서 전체 구현을 살펴볼 수 있습니다. 여기에는 RAG 기반 애플리케이션을 구축하는 데 필요한 모든 문서가 포함되어 있습니다.

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이 데모는 LangChain을 LLM 및 벡터 데이터베이스와 결합하는 엄청난 잠재력을 강조합니다. 챗봇, 지식 도우미, 연구 도구 등 무엇을 구축하든 RAG는 강력한 데이터 기반 결과를 제공하기 위한 견고한 기반을 제공합니다.

위 내용은 GenAI: LangChain으로 RAG 시스템 구축의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!