RAG Web UI: RAG 기반 지식 관리(KB, Knowledge Base)를 위한 웹 UI

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:sparkles:

:books: 문서 관리

  • PDF, DOCX, Markdown, Text 파일 지원
  • 자동 텍스트 분할 및 벡터화
  • 비동기 문서 처리 및 증분 업데이트 지원

:robot: 고급 대화 엔진

  • RAG 기반 정밀 검색 및 생성
  • 다중 턴 대화 및 문맥 유지 지원
  • 대화 내 출처(reference) 명시 기능

:dart: 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.

:github: 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. :hugs:

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Kotaemon 을 주로 사용하고 있었는데, 비교해봐야겠습니다. 감사합니다!

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