Multi-Document RAG Development Using Llama Index Tutorial

Ronnie가 AWS 및 DevOps 쿼리용 Llama 인덱스를 사용하여 다중 문서 에이전트를 만드는 데모를 보여드립니다.

### 라마 인덱스 및 쿼리 엔진으로 다중 문서 RAG 만들기
* 🎥 이 튜토리얼에서는 토탈 테크놀로지 존의 로니가 여러 문서를 사용하여 검색 증강 생성(RAG) 시스템을 개발하기 위한 에이전트를 만드는 고급 주제에 대해 소개하며, **Llama 색인 쿼리 엔진 도구**를 활용합니다.
* 📄 관련 문서를 기반으로 시스템이 사용자 쿼리에 어떻게 응답할 수 있는지 보여주기 위해 **AWS와 DevOps에 대한 두 가지 예제 문서**가 준비되어 있습니다.
* 💻 이 튜토리얼에서는 간단한 디렉터리 리더와 벡터스토어 인덱스 등 라마 인덱스에서 필요한 구성 요소를 가져와서 **AWS 문서를 로드하는 것부터 시작**하여 코딩을 직접 살펴봅니다.
* ⚙ AWS 벡터 스토어 인덱스가 생성된 다음, **상위 K값이 4인 유사성 검색**을 활용하여 관련 정보를 검색하는 AWS 쿼리 엔진을 설정합니다.
* 🛠 그런 다음 DevOps 문서에 대해 프로세스가 복제되어 **별도의 로더와 인덱스**를 생성함으로써 시스템이 두 주제와 관련된 쿼리를 오류 없이 처리할 수 있도록 합니다.
* 🔧 이 튜토리얼에서는 쿼리를 실행하고 각 문서에서 정보를 검색하는 데 필수적인 **쿼리 엔진 도구와 에이전트 워커의 개발**도 다룹니다.
* ✨ 로니는 연습의 중요성을 강조하며 시청자가 동영상을 주의 깊게 시청하고 코드를 실험하여 다양한 사용 사례를 만들어 보도록 권장하는 한편, **YouTube 채널에서 추가 리소스**를 이용할 수 있다고 언급합니다.
* 📈 그는 시청자들에게 채널 구독과 참여를 권유하며 **랭체인과 컴퓨터 비전과 같은 분야에서 가치 있는 콘텐츠**를 지속적으로 제작하는 데 필요한 성장과 지원을 강조하며 마무리합니다.

multi document agent based rag using LlamaIndex query engine tool

Total Technology Zonne

라마 인덱스를 사용한 RAG 소개 및 개요

RAG(검색 증강 생성) 시스템 생성에 대한 튜토리얼을 소개합니다.

네 가지 주요 구성 요소인 다중 문서, 상담원 만들기, 쿼리 엔진 도구 및 RAG에 대한 설명입니다.

데모를 위해 두 개의 샘플 문서(AWS 및 DevOps)를 사용했습니다.

튜토리얼의 코딩 부분을 시작합니다.

환경 설정 및 필요한 라이브러리 가져오기

라마 인덱스에서 필요한 모듈 가져오기.

AWS 및 DevOps 문서용 로더 만들기.

AWS 및 DevOps 문서용 VectorStoreIndex 생성.

AWS 및 DevOps 인덱스용 쿼리 엔진 만들기.

쿼리 엔진 도구 및 에이전트 개발

상담원 생성을 위한 추가 모듈 가져오기.

메타데이터를 사용하여 AWS 및 DevOps용 쿼리 엔진 도구 정의하기.

쿼리 엔진 도구와 OpenAI LLM을 사용하여 에이전트 워커 만들기.

AWS 및 DevOps와 관련된 다양한 쿼리로 에이전트를 테스트합니다.

쿼리에 따라 올바른 문서를 선택하는 시스템의 기능을 시연합니다.

보다 복잡하고 미묘한 쿼리로 테스트합니다.

마무리 발언과 함께 강령 실천을 독려합니다.

보다 복잡한 사용 사례를 만들기 위한 제안 사항입니다.

포트폴리오에 프로젝트를 추가하도록 권장합니다.

LangChain, OpenCV 및 하이브리드 AGL에서 다른 재생목록을 홍보합니다.

행동 유도: 동영상 구독, 좋아요, 공유.