Langflow로 RAG 파이프라인 구축하기

Langflow를 사용하면 상세한 컨텍스트 분석을 위한 최종 제어 및 기록 출력을 위한 Python API를 통해 Gen 워크플로우를 시각적으로 생성할 수 있습니다.

### Langflow 및 OpenAI로 검색 증강 세대 구현하기
* 🤖 Langflow는 Gen 워크플로를 시각적으로 생성하는 도구로, **Python 코드를 사용하여 컴포넌트를 유연하게 수정**할 수 있는 노코드 접근 방식을 지원합니다.
* 🔍 검색 증강 생성(RAG)은 **대규모 언어 모델과 검색기를 결합**하여 모델이 외부 및 내부 데이터 소스를 모두 기반으로 응답을 생성할 수 있도록 합니다.
* 🧠 RAG를 사용할 때는 **임베딩과 대화를 위해 동일한 모델 패밀리**를 유지해야 의미 있는 응답을 보장할 수 있습니다.
* 🏗 RAG 파이프라인은 **데이터를 수집하고 임베딩으로 변환하는 경로**와 **데이터와 대화하는 경로**의 두 가지 주요 경로로 구성됩니다.
* 🔢 텍스트 데이터는 임베딩으로 변환되어 검색을 위해 **임베딩을 저장하는 벡터 저장소**에서 효율적인 유사성 검색을 가능하게 합니다.
* 🚀 사용자는 Langflow의 API를 활용하여 데이터를 수집할 **새 URL을 추가**하는 등 RAG 파이프라인의 데이터 소스를 동적으로 업데이트할 수 있습니다.
* 🧑 이 구현에서는 **RAG 기능을 갖춘 챗봇**을 만들고, **URL에서 데이터를 수집**하고, **저장된 데이터와 대화**를 나누는 과정을 보여줬습니다.
* 📈 "RAG 파이프라인과 같은 모든 것을 코드 없이 구축할 수 있는 방법이 있더라도 **입력과 출력 및 해당 흐름의 실행을 코드에 완전히 포함**시킬 수 있습니다."

### OpenAI LenFlow: 기능 및 특징 살펴보기
* - 렌플로우를 사용하면 **AI 모델, 벡터 스토어 및 API로 복잡한 흐름**을 생성할 수 있으며, 구성 요소를 시각적으로 연결하여 프로세스를 간소화할 수 있습니다.
* 💻 LenFlow는 로컬 실행을 지원하지만 **성능은 하드웨어와 사용되는 특정 모델 및 벡터 스토어에 따라 달라질 수 있습니다.**
* 📂 파일, URL, API 등 다양한 데이터 소스를 LenFlow에 통합할 수 있으며, **필요에 따라 추가 유형을 추가**할 수 있습니다.
* 🧠 데이터 준비 전략은 사용되는 모델에 따라 달라지며, **CoRAI와 같이 밀도가 높은 모델은 더 많은 데이터**가 필요하고 추론 시간이 더 길어질 수 있습니다.
* 🔒 LenFlow의 전역 변수를 사용하면 **API 토큰과 같은 민감한 정보를 안전하게 저장**하고 모든 흐름에서 액세스할 수 있습니다.
* 🔄 LenFlow의 하위 흐름 구성 요소를 사용하면 **메인 흐름 내에서 다른 흐름을 재사용**하고 실행할 수 있어 **복잡한 로직을 캡슐화**할 때 유용합니다.
* 🚀 LenFlow의 기본 템플릿은 **RAG 파이프라인을 구축하기 위한 견고한 시작점**을 제공하며, **대규모 RAG 데이터 세트를 처리**할 수 있을 만큼 강력합니다.
* 📈 대규모 데이터 세트에 대한 LenFlow의 확장성과 성능은 **즉각적인 튜닝 및 쿼리 최적화**와 같은 전략을 통해 더욱 최적화할 수 있습니다.

Livestream: Building AI apps with RAG, Langflow, and vector databases - June 5, 2024

Langflow is a new, visual way to build, iterate, and deploy AI apps.


Langflow

RAG 세션에서는 RAG의 개념과 Langflow를 사용한 Lflow 파이프라인에서의 적용에 대해 소개합니다.

이 세션에서는 RAG의 이론, 실제 예제, Lflow를 사용한 스마트 리트리버 구현을 통해 Python 코드에서 구성 요소를 수정할 수 있는 방법을 다룹니다.

AI 시스템에서 검색 증강 생성(RAG)의 역할

대규모 언어 모델은 특정 질문에 답하는 데 한계가 있기 때문에 데이터를 보강하고 답변을 생성하기 위한 RAG가 개발되었습니다.

이 프로세스에는 텍스트를 추출하고 분할하여 벡터로 변환한 다음 효율적인 검색과 검색을 위해 데이터베이스에 저장하는 작업이 포함됩니다.

RAG는 저장된 벡터를 활용하여 사용자 쿼리에 대한 응답을 제공하므로 보다 타겟팅되고 정확한 답변을 제공할 수 있습니다.

또한 벡터 저장소의 상위 결과를 사용하여 대규모 언어 모델을 사용하여 답변을 요약하고 생성함으로써 궁극적으로 특정 문의를 처리하는 AI 시스템의 효율성을 개선하는 접근 방식도 포함합니다.

챗봇 개발을 위한 Langflow의 템플릿 시각적 체인화

Langflow를 사용하면 템플릿을 시각적으로 연결하여 챗봇 플로우를 만들 수 있으며, 코드 및 코드 없는 옵션을 모두 제공합니다.

이 플랫폼은 Python 모듈을 사용하며 챗봇 개발의 유연성을 위해 다양한 구성 요소, 입력, 출력 및 모델을 지원합니다.

제공되는 템플릿은 대화 흐름과 생성 부분을 포함한 RAG 파이프라인에 중점을 두고 있어 데이터에 대한 별도의 수집 경로를 허용합니다.

대화 흐름에는 채팅 입력, 벡터 임베딩으로의 실시간 변환, 동일한 모델을 사용한 RAG 스토어에 대한 검색이 포함된 RAG 봇이 포함됩니다.

데이터 처리 및 대화형 사용을 위한 언어 흐름의 유연성

Lang Flow는 특정 벡터 저장소나 모델에 국한되지 않고 오픈소스로 유연하게 사용할 수 있습니다.

이 시스템을 사용하면 변수 참조를 사용하여 추출된 데이터를 대화 컨텍스트에 연결할 수 있으므로 상호 작용의 흐름이 원활하게 이루어질 수 있습니다.

언어 모델(LLM)과 대화할 때는 같은 계열의 임베딩 모델을 사용하여 쓸모없는 답변을 얻지 않도록 하는 것이 중요합니다.

Langflow API를 사용하여 RAG 데이터 처리 개선하기

Langflow는 흐름을 실행하고 조정할 수 있는 API를 제공하여 동적 데이터 처리를 가능하게 합니다.

이 API는 향상된 데이터 수집을 위해 블로그 게시물의 URL을 추가하는 등 매개변수를 업데이트하는 데 사용할 수 있습니다.

이를 통해 코드 내에서 RAG 흐름을 실행할 수 있으므로 입력, 출력 및 흐름 실행을 임베드할 수 있는 방법을 제공하여 궁극적으로 RAG 스토어에서 사용 가능한 컨텍스트와 데이터를 확장할 수 있습니다.

채팅 응답을 위한 다양한 AI 모델 비교하기

수년 동안 사용되어 온 애플리케이션인 킬러 비디오는 채팅 응답에 대한 AI 모델을 비교하는 이 맥락에서는 적절하지 않습니다.

다양한 AI 모델을 자체 채팅 출력에 연결하여 서로 다른 AI 모델의 응답을 비교할 수 있습니다.

Python API는 개발자에게 가장 많은 제어 기능을 제공하여 AI 모델을 클래스로 캡슐화하여 입력과 출력을 궁극적으로 제어할 수 있습니다.

Json 파일을 사용하여 흐름 실행

플로우를 Json 파일로 다운로드하고 업로드하여 플로우를 다시 실행할 수 있습니다.

플로우를 실행하는 데는 Python API가 선호되는 옵션이며, 채팅 위젯은 HTML에 임베드하여 프런트엔드에서 사용할 수 있습니다.

"curl" 명령을 사용하면 터미널에서 플로우를 실행할 수 있어 Python 앱이나 Cron 작업의 대안을 제공할 수 있습니다.

플로우와이즈의 파일 유형 및 데이터 준비

플로우와이즈는 파일과 API 요청을 포함한 다양한 유형의 데이터를 빠르게 연결할 수 있어 여러 유형의 데이터를 추가할 수 있는 유연성을 제공합니다.

또한 특정 모델과 요구 사항에 따라 데이터를 준비할 수 있는 옵션이 있으며, 정확도를 높이기 위해 고밀도 모델을 사용하거나 보다 일반적인 목적을 위해 표준 모델을 선택할 수 있습니다.

이 플랫폼은 초보자부터 고급 사용자까지 모든 수준의 사용자를 지원하며, 고급 구성 요소를 점진적으로 탐색하고 워크플로에 통합할 수 있는 기회를 제공합니다.

Langflow를 사용하면 전역 변수를 쉽게 사용할 수 있어 모든 흐름과 컴포넌트에서 값을 간편하게 공유할 수 있습니다.

플랫폼의 하위 플로우 컴포넌트는 다른 플로우를 입력 및 출력으로 실행하고 사용할 수 있도록 하여 복잡한 로직 체인을 실행하는 프로세스를 간소화합니다.

또한 Langflow는 명확한 오류 메시지를 제공하므로 문제를 쉽게 식별하고 해결할 수 있어 코딩 측면에 있는 사람들에게 특히 유용합니다.

AI 모델 개발에서 벡터 스토어 사용

Aster와 같은 벡터 스토어는 클라우드 기반인 반면, Chroma 및 PG VOR과 같은 스토어는 로컬로 두 가지 옵션을 모두 제공합니다.

간편한 사용을 위해 온라인 벡터 스토어와 API 키로 시작하는 것이 좋지만, 필요한 경우 L 플로우를 사용하여 로컬로 작업할 수도 있습니다.

벡터 데이터베이스는 확장성이 뛰어나고 기본 템플릿이 견고하여 AI 모델 개발에서 대규모 랙 데이터 세트를 처리하는 데 좋은 출발점이 됩니다.