RAG-GPT: Chat with any documents and summarize long PDF files with Langchain | Gradio App

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동영상은 검색 증강 생성(RAG)에 초점을 맞춥니다.

RAG-GPT라는 챗봇은 다양한 기능으로 설계될 예정입니다.

사용된 라이브러리: Gradio(UI), OpenAI 임베딩 모델 및 GPT 3.5, Langchain, Chroma(RAG).

동영상에서는 데모를 보여주고 GitHub 리포지토리에서 코드를 실행하는 방법을 설명합니다.

RAG 시스템 설계를 위한 라마인덱스와 랭체인의 주요 기술을 설명합니다.

챗봇은 Q&A를 위해 문서가 포함된 벡터 데이터베이스에 연결합니다.

채팅 세션 중 문서 업로드를 허용합니다.

페이지 수에 관계없이 PDF 요약을 제공합니다.

데모에서는 CLIP, 비전 트랜스포머, 샘 알트먼 강의에 대한 문서를 사용합니다.

벡터 데이터베이스 및 검색된 콘텐츠 표시를 통한 Q&A 기능을 시연합니다.

RAG에는 데이터베이스 준비, 콘텐츠 검색 및 합성이 포함됩니다.

데이터베이스 준비에는 문서 로드, 정리, 청크 처리, 임베딩 생성 등이 포함됩니다.

콘텐츠 검색은 쿼리 임베딩을 사용하여 벡터 데이터베이스를 검색하고 상위 K 청크를 검색합니다.

합성은 지침, 검색된 콘텐츠, 사용자 쿼리, 선택 사항으로 채팅 기록과 함께 언어 모델을 사용합니다.

RAG 기법: 기본 RAG, 문장 검색 및 자동 병합 검색

기존/기본 RAG는 더 부드러운 성능과 컨텍스트를 위해 겹치는 청크를 사용합니다.

문장 검색은 더 나은 문맥을 위해 주변 문장을 언어 모델에 전달합니다.

자동 병합 검색에는 컨텍스트 개선을 위해 부모 노드에서 누락된 자식 노드가 포함됩니다.

RAG-GPT 프로젝트 스키마 및 구현

프로젝트는 데이터 준비, 챗봇 상호작용, 요약으로 나뉩니다.

데이터 준비에는 오프라인 또는 채팅 중에 벡터 데이터베이스를 만드는 작업이 포함됩니다.

챗봇 상호 작용에는 쿼리 임베딩, 벡터 검색, 콘텐츠 검색 및 언어 모델 입력 준비가 포함됩니다.

요약은 PDF를 페이지로 나누고 각 페이지를 요약한 다음 요약을 요약합니다.

프로젝트에는 구성 파일(app.config.yaml), 데이터 폴더(docs, docs2, 벡터 데이터베이스), 이미지 및 소스 코드가 포함됩니다.

데이터 폴더에는 벡터 데이터베이스용 PDF와 업로드 및 요약용 추가 문서가 포함되어 있습니다.

소스 코드에는 챗봇 실행 및 유틸리티를 위한 모듈이 포함되어 있습니다.

프로젝트의 각 부분을 단계별로 설명하는 것이 목표입니다.

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