나만의 RAG 구현하기: OpenAI API와 FAISS로 PDF 문서 기반 질문-응답 시스템 만들기

나만의 RAG 구현하기

• 최근 자연어 처리 기술의 발전으로, 다양한 방식으로 정보 검색과 질문- 응답 시스템을 구현할 수 있습니다.
• RAG(Retrieval-Augmented Generation) 모델은 정보 검색과 텍스트 생성을 결합한 방식으로, 사용자가 던진 질문에 대해 관련 문서를 먼저 검색하고 답변을 생성합니다.

나만의 RAG 구현하기

1. 들어가며
   • 개발 환경은 Google Colab이며, OpenAI와 LangChain을 사용하여 GPT 기반의 질문-응답 시스템을 구축합니다.
2. 필요한 라이브러리 설치
   • 필요한 라이브러리를 설치하는 단계입니다.
3. Model과 Tokenizer 생성
   • OpenAI 라이브러리에서 생성하는 model 대신 오픈 소스 모델을 직접 생성합니다.
4. Embedding 생성
   • OpenAIEmbeddings 대신 오픈 소스 라이브러리를 사용하여 임베딩을 직접 생성합니다.
5. 사용자 질문 및 응답 생성
   • 사용자가 입력한 질문에 대해 벡터 DB를 사용하여 답변을 생성하는 부분입니다.

마치며

• OpenAI API와 FAISS를 활용하여 PDF 문서 기반 질문-응답 시스템을 구현하는 방법을 소개하였습니다.
• 사용자가 업로드한 파일에 대해 관련 문서를 벡터화하고, RAG 모델을 통해 질문에 대한 답변을 생성할 수 있습니다.