OpenRAG: 대규모 언어 모델로 데이터 쿼리를 강화하는 오픈 소스 GenAI 애플리케이션

인공 지능 시대에 기업과 개발자는 데이터 분석 및 고객 상호 작용을 간소화하기 위해 LLM(대형 언어 모델)을 점점 더 많이 활용하고 있습니다. 오픈 소스 GenAI(Generative AI) 애플리케이션인 OpenRAG는 LLM의 유연성과 다양한 벡터 데이터베이스 전반에 걸친 효율적인 데이터 쿼리 기능을 결합하여 사용자의 역량을 강화합니다. PDF로 작업하든, 대규모 데이터 세트를 쿼리하든, 저장된 데이터에서 통찰력을 구하든 OpenRAG는 자연어 쿼리를 사용하여 데이터와 원활하게 상호 작용할 수 있도록 해줍니다.

OpenRAG의 주요 기능

1. 모든 오픈 소스 LLM 모델 지원 OpenRAG는 다양한 오픈 소스 LLM과 통합되도록 설계되어 사용자가 고유한 사용 사례에 가장 적합한 모델을 자유롭게 선택할 수 있습니다. 플랫폼의 확장성을 통해 향후 확장이 가능하므로 사용자는 아무런 제한 없이 AI 분야의 최신 기술을 활용할 수 있습니다.

2. 다중 오픈 소스 벡터 데이터베이스 통합 OpenRAG는 Chroma, FAISS 및 Qdrant와 같은 널리 사용되는 오픈 소스 벡터 데이터베이스를 지원하도록 사전 구성되어 제공됩니다. 이러한 데이터베이스는 고성능 벡터 검색을 용이하게 하여 사용자가 데이터를 쿼리할 때 정확한 결과를 얻을 수 있도록 보장합니다.

3. PDF 업로드 및 데이터 쿼리 OpenRAG의 뛰어난 기능 중 하나는 PDF 파일을 업로드하고 이를 구조화된 데이터 컬렉션으로 변환하는 기능입니다. 따라서 이 응용 프로그램은 대량의 PDF 기반 정보를 다루는 전문가에게 매우 유용합니다. PDF가 업로드되면 사용자는 원하는 LLM을 사용하여 콘텐츠를 쿼리하여 빠르고 효율적으로 통찰력을 얻을 수 있습니다.

재사용을 위한

4. 영구 컬렉션 이름 OpenRAG는 업로드된 PDF에 고유한 컬렉션 이름을 할당하므로 사용자는 동일한 파일을 다시 업로드할 필요 없이 데이터를 반환하고 쿼리할 수 있습니다. 이 기능을 사용하면 시간이 절약되고 데이터 관리가 더욱 원활해집니다.

5. 벡터 데이터베이스의 일관성 사용법 OpenRAG는 데이터 컬렉션을 특정 벡터 데이터베이스에 연결하여 일관성을 유지합니다. 사용자는 컬렉션에 선택한 데이터베이스를 전환할 수 없으므로 매번 안정적이고 정확한 데이터 검색이 보장됩니다.

OpenRAG 시작하기

AI 기반 데이터 쿼리의 세계에 뛰어들기 전에 원활한 설치를 위해 다음 전제 조건을 충족해야 합니다.

전제 조건

Python 버전: Python 3.9 이상이 설치되어 있는지 확인하세요.
Qdrant Docker 이미지: OpenRAG는 Qdrant와 통합되며 이미지가 실행되고 있어야 합니다. localhost의 포트 6333에 액세스할 수 있는지 확인하세요.

설치

1. 저장소 복제:

git 클론 https://github.com/yourrepo/openrag.git

1. 가상 환경 만들기:

python3 -m venv openrag-env
source openrag-env/bin/activate

1. 설치 종속성:

pip install -r 요구사항.txt

1. Spacy 언어 모델 다운로드:

python3 -m spacy 다운로드 en_core_web_sm

1. 애플리케이션 실행:

uvicorn 메인:app --reload

간편한 배포를 위한 Dockerization

Docker 배포를 선호하는 개발자의 경우 OpenRAG를 컨테이너화할 수 있습니다.

1. Docker 이미지 빌드:

docker build -t openrag-app .

1. 컨테이너 실행:

docker run -d -p 8000:8000 openrag-app

앱이 실행되면 브라우저에서 http://localhost:8000을 통해 액세스하세요.

사용법: API를 통해 OpenRAG와 상호작용

OpenRAG의 API 우선 아키텍처를 통해 다양한 프런트엔드 애플리케이션에 통합될 수 있습니다. 다음은 PDF를 업로드하고 API를 통해 내용을 쿼리하는 방법의 예입니다.

PDF 업로드

curl -X POST "http://localhost:8000/upload" \
-H "accept: application/json" \
-H "Content-Type: multipart/form-data" \
-F "file=@yourfile.pdf" \
-F "model_name=GPT-3.5" \
-F "vector_db_name=qdrant"

채팅 세션 시작
PDF를 업로드한 후 채팅 기반 쿼리를 시작할 수 있습니다.

curl -X POST "http://localhost:8000/chat" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
  "collection_name": "your_collection_name",
  "query": "your_query",
  "model_name": "GPT-3.5",
  "vector_db_name": "qdrant",
  "device": "cpu"
}'

OpenRAG를 통한 확장성
OpenRAG의 가장 큰 장점 중 하나는 확장성입니다. uvicorn과 같은 도구를 사용하여 로컬 시스템에서 실행할 수 있지만 프로덕션 준비가 되어 있으며 클라우드 공급자, Docker 또는 Kubernetes를 사용하여 배포할 수 있습니다. 프로덕션 환경에서 OpenRAG는 Gunicorn과 같은 도구를 통한 확장을 지원하여 트래픽이 많은 사용 사례에 강력한 성능을 제공합니다.

일반적인 오류 및 해결 방법
개발 중에 사용자는 다음과 같은 일반적인 오류를 경험할 수 있습니다:

TypeError: 설명자를 직접 생성할 수 없습니다.

이 문제를 해결하려면 protobuf 패키지를 버전 3.20.x 이하로 다운그레이드하거나 환경 변수를 설정하는 것이 좋습니다

PROTOCOL_BUFFERS_PYTHON_IMPLEMENTATION=파이썬

결론
OpenRAG는 데이터 쿼리 및 통찰력을 위해 LLM 및 벡터 데이터베이스의 강력한 기능을 활용하려는 사용자를 위한 유연한 오픈 소스 솔루션입니다. 개발자, 연구원, 기업 사용자 여부에 관계없이 OpenRAG는 매우 효율적이고 직관적인 방식으로 데이터를 작업할 수 있는 도구를 제공합니다.

자세한 API 문서와 추가 예제를 보려면 OpenRAG의 API 문서를 방문하세요.

OpenRAG에 기여
우리는 커뮤니티의 기여를 환영합니다! 기여 방법, 문제 제출 방법, 기능 요청 방법에 대한 자세한 내용은 CONTRIBUTING.md를 확인하세요.

Github 레포 링크
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위 내용은 OpenRAG: 대규모 언어 모델로 데이터 쿼리를 강화하는 오픈 소스 GenAI 애플리케이션의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!