RAG Web UI 소개
RAG Web UI는 Retrieval-Augmented Generation(RAG) 기술을 활용한 대화형 지식 관리 시스템입니다. 기업이나 개인이 자체 지식 기반을 활용하여 AI 질의응답 시스템을 쉽게 구축할 수 있도록 돕습니다. RAG Web UI의 주요 특징은 다음과 같습니다:
- 다양한 문서 형식(PDF, DOCX, Markdown, 텍스트) 지원
- 문서 자동 청크 분할 및 벡터화
- RAG 기반 정밀 검색 및 다중 턴 대화 지원
- ChromaDB, Qdrant 등 고성능 벡터 데이터베이스 지원
이를 통해 사용자는 문서를 직접 업로드하고, 이를 바탕으로 AI 모델이 문맥을 이해한 뒤 보다 정확한 답변을 제공하도록 구성할 수 있습니다.
특히, RAG Web UI는 기존의 단순한 챗봇 솔루션과 비교하여 다음과 같은 차별점을 가집니다.
특징 | RAG Web UI | 일반 챗봇 (GPT API) |
---|---|---|
지식 기반 | 사용자가 제공하는 문서 활용 | 사전 훈련된 모델 지식 기반 |
검색 방식 | 벡터 검색 + 문서 기반 검색 | 질의 응답 패턴 기반 |
정확도 | 문서 기반 보강으로 향상 | 사전 학습된 지식에 의존 |
다중 턴 대화 | 지원 | 제한적 |
인프라 | 로컬 구축 가능 | 클라우드 API 의존 |
즉, 단순히 GPT 모델을 활용하는 것이 아니라, 자체 문서를 기반으로 검색 및 생성 기능을 보강하는 것이 핵심 강점입니다.
RAG Web UI 프로젝트 플로우차트 (Project Flowchart)
RAG Web UI의 주요 기능
문서 관리
- PDF, DOCX, Markdown, Text 파일 지원
- 자동 텍스트 분할 및 벡터화
- 비동기 문서 처리 및 증분 업데이트 지원
고급 대화 엔진
- RAG 기반 정밀 검색 및 생성
- 다중 턴 대화 및 문맥 유지 지원
- 대화 내 출처(reference) 명시 기능
견고한 아키텍처
- 프론트엔드와 백엔드 분리된 구조
- 분산 파일 저장 지원
- ChromaDB, Qdrant 등 다양한 벡터 DB 지원
라이선스
RAG Web UI 프로젝트는 Apache-2.0 License로 공개되어 있으며, 상업적 사용이 가능합니다.
RAG Web UI 프로젝트 GitHub 저장소
https://github.com/rag-web-ui/rag-web-ui?tab=readme-ov-file
이 글은 GPT 모델로 정리한 글을 바탕으로 한 것으로, 원문의 내용 또는 의도와 다르게 정리된 내용이 있을 수 있습니다. 관심있는 내용이시라면 원문도 함께 참고해주세요! 읽으시면서 어색하거나 잘못된 내용을 발견하시면 덧글로 알려주시기를 부탁드립니다.
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