pgvector2 Phi-3.5와 PGVector 벡터 DB를 이용한 검색증강생성(RAG) 시스템 구축하기 Phi 모델 구동 방법 참고:2024.09.22 - [🟣 AI & ML] - Microsoft의 Phi-3.5 모델 Mac Silicon 환경에서 구동하기PGVector 설치 방법 참고:2024.05.13 - [🟣 AI & ML] - 검색증강생성(RAG) - LangChain과 PGVector를 이용한 간단한 RAG 시스템 구축해보기 지난 포스트에서 Microsoft의 Phi-3.5 모델을 구동하는 법을 살펴보았습니다. 이번 포스트에서는, 이 Phi-3.5가 특정 문서의 정보를 참고하여 답변할 수 있게하는 RAG 시스템을 PGVector를 이용하여 구축해보겠습니다. 시스템의 대략적인 구조는 다음과 같습니다. RAG 시스템 구축 프로세스는 크게 두 단계로 구성됩니다. Step 1: 사전 작업 단계로, .. 2024. 9. 26. 검색증강생성(RAG) - LangChain과 PGVector를 이용한 간단한 RAG 시스템 구축해보기 TL;DR이번 포스트에서는 벡터 DB 중, pgvector를 이용하여 간단한 RAG 시스템을 구축해봅니다. pgvector는 PostgreSQL에서 확장 기능(extension)으로 사용할 수 있는 오픈소스 벡터 DB 이며, 오픈소스임에도 불구하고 상용 벡터 DB에 준하는 성능을 보여줍니다.LangChain 프레임워크 상에서, PDF 파일을 벡터로 변환하여 pgvector에 저장하고 유사 문서를 검색하는 과정까지 수행해보겠습니다. *샘플 PDF 파일 링크: https://www.dir.ca.gov/injuredworkerguidebook/InjuredWorkerGuidebook.pdf 먼저, 필요한 라이브러리들을 설치해주어야 합니다. LangChain은 LLM 기반 어플리케이션을 구축하는 데에 널리 .. 2024. 5. 13. 이전 1 다음
