llm 챗봇

🧠 LLM 엔지니어링

문서 기반 챗봇 만들기: RAG 실습 with OpenAI, FAISS, Gradio 02

🧠 LangChain + FAISS + Gradio로 만드는 RAG 기반 지식 챗봇문서를 검색해 대화형으로 응답해 주는 RAG 기반 지식 챗봇을 만들어보는 프로젝트입니다.OpenAI의 LLM을 기반으로 벡터 검색, 대화 메모리, 웹 인터페이스까지 연결하며 실습하였습니다.5. 🎯 FAISS 벡터 추출 및 시각화 준비이 코드는 FAISS 벡터 저장소에서 벡터와 메타데이터를 꺼내어 시각화를 준비하는 부분입니다.# 🎯 시각화를 위한 사전 준비 단계 (FAISS 저장소에서 벡터 및 메타데이터 추출)vectors = [] # 벡터들을 담을 리스트documents = [] # 문서 원문을 담을 리스트doc_types = [] # 문서 유형(폴더 이름 등)을 담을 리스트colors = [] ..

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LLM 챗봇 만들기: 전자상거래 회사 지식 기반 질문응답 시스템 (RAG 구현 예제)

💼 전문가 수준의 지식 기반 질문응답 챗봇 만들기이번 글에서는 전자상거래 회사 Shopwise를 위한지식 기반 질문-응답(Q&A) 에이전트를 만드는 과정을 정리합니다.정확도와 신뢰성이 중요한 영역이기 때문에,RAG(Retrieval Augmented Generation) 방식을 활용하며,이를 통해 단순 LLM보다 훨씬 정확한 답변을 기대할 수 있습니다.📂 1. 프로젝트 준비 - 코드 및 환경 설정# 📁 운영체제 관련 기능을 다루는 기본 모듈# - 환경 변수 설정, 파일 경로 조작 등에 사용됨import os# 📂 특정 경로에서 파일을 패턴(예: *.txt)으로 한꺼번에 가져올 때 사용# - 예: 문서 디렉토리에서 모든 PDF 파일을 한 번에 불러오기import glob# 🔐 .env 파일에 저장..

개발자 린다씨
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