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bRAG-langchain: RAG 애플리케이션 구축을 위한 종합 가이드

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개요

bRAG-langchain은 다양한 애플리케이션을 위한 검색 증강 생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation)에 대한 종합적인 학습 자료를 제공하는 GitHub 리포지토리입니다. 입문 수준부터 멀티 쿼리 및 커스텀 RAG 빌드를 포함한 고급 구현까지, 실습 중심의 상세한 가이드를 제공합니다.

저장소: https://github.com/bragai/bRAG-langchain/

주요 특징

단계별 학습 노트북

리포지토리는 5개의 Jupyter 노트북으로 구성되어 있으며, 각 노트북은 RAG 시스템의 특정 측면을 다룹니다:

1. RAG 설정 개요 ([1]_rag_setup_overview.ipynb)

RAG 아키텍처와 기본 설정에 대한 소개를 제공하는 입문 노트북입니다.

주요 내용:

  • RAG 아키텍처의 기초 이해
  • 기본 설정 및 환경 구성
  • 첫 RAG 시스템 구축

2. 멀티 쿼리를 활용한 RAG ([2]_rag_with_multi_query.ipynb)

기본 개념을 바탕으로 RAG 파이프라인에 멀티 쿼리 기법을 도입합니다.

주요 내용:

  • 멀티 쿼리 전략 이해
  • 응답 관련성 향상 기법
  • 쿼리 확장 및 변형

3. RAG 라우팅 및 쿼리 구성 ([3]_rag_routing_and_query_construction.ipynb)

RAG 파이프라인의 커스터마이징을 더 깊이 다룹니다.

주요 내용:

  • 쿼리 라우팅 메커니즘
  • 동적 쿼리 구성
  • 조건부 검색 전략

4. RAG 인덱싱 및 고급 검색 ([4]_rag_indexing_and_advanced_retrieval.ipynb)

이전 커스터마이징에서 이어져, 고급 인덱싱과 검색 기법을 탐구합니다.

주요 내용:

  • 효율적인 인덱싱 전략
  • 고급 검색 알고리즘
  • 벡터 데이터베이스 활용

5. RAG 검색 및 리랭킹 ([5]_rag_retrieval_and_reranking.ipynb)

RAG 시스템 구성 요소를 종합하며, 확장성과 최적화에 중점을 둡니다.

주요 내용:

  • 검색 결과 최적화
  • 리랭킹 알고리즘 적용
  • 시스템 확장성 고려사항

빠른 시작용 보일러플레이트

  • full_basic_rag.ipynb: 완전히 커스터마이징 가능한 RAG 챗봇의 보일러플레이트 스타터 코드 제공
  • 빠르게 실험을 시작하고 싶은 사용자를 위한 즉시 사용 가능한 구현

RAG 아키텍처

리포지토리는 다음과 같은 RAG 아키텍처 다이어그램을 제공합니다:

사용자 쿼리
    ↓
쿼리 처리 및 변환
    ↓
벡터 데이터베이스 검색
    ↓
문서 검색
    ↓
리랭킹 (선택적)
    ↓
컨텍스트 구성
    ↓
LLM 응답 생성
    ↓
최종 답변

기술 요구사항

Python 버전

  • 권장: Python 3.11.11
  • 호환성과 안정성을 위해 이 특정 버전 사용 권장

주요 의존성

  • LangChain
  • 벡터 데이터베이스 라이브러리
  • 기타 RAG 관련 패키지 (requirements.txt 참조)

시작하기

1. 저장소 클론

git clone https://github.com/bragai/bRAG-langchain.git
cd bRAG-langchain

2. 가상 환경 생성

python3.11 -m venv venv
source venv/bin/activate  # macOS/Linux
# 또는
venv\Scripts\activate  # Windows

3. 의존성 설치

pip install -r requirements.txt

4. 환경 변수 설정

.env.example 파일을 .env로 복사하고 필요한 API 키를 입력합니다:

cp .env.example .env

필요한 환경 변수:

  • OpenAI API 키 또는 다른 LLM 제공자 키
  • 벡터 데이터베이스 연결 정보
  • 기타 서비스별 인증 정보

5. 노트북 실행

Jupyter 노트북을 시작하고 순차적으로 학습합니다:

jupyter notebook

권장 학습 순서:

  1. [1]_rag_setup_overview.ipynb - RAG 기초
  2. [2]_rag_with_multi_query.ipynb - 멀티 쿼리 기법
  3. [3]_rag_routing_and_query_construction.ipynb - 라우팅과 구성
  4. [4]_rag_indexing_and_advanced_retrieval.ipynb - 고급 검색
  5. [5]_rag_retrieval_and_reranking.ipynb - 최적화와 확장

활용 사례

이 리포지토리의 내용을 다음과 같은 목적으로 활용할 수 있습니다:

1. RAG 기초 학습

[1]_rag_setup_overview.ipynb를 통해 RAG의 기본 개념과 구현 방법을 이해합니다.

2. 멀티 쿼리 구현

[2]_rag_with_multi_query.ipynb로 응답 관련성을 향상시키는 멀티 쿼리 기법을 학습합니다.

3. 커스텀 RAG 시스템 구축

제공된 보일러플레이트를 기반으로 자신만의 RAG 애플리케이션을 개발합니다.

4. 프로덕션 수준 최적화

고급 노트북의 리랭킹 및 확장성 기법을 통해 실무에 적용 가능한 시스템을 구축합니다.

프로젝트 구조

bRAG-langchain/
├── notebooks/                    # 학습 노트북 디렉토리
│   ├── [1]_rag_setup_overview.ipynb
│   ├── [2]_rag_with_multi_query.ipynb
│   ├── [3]_rag_routing_and_query_construction.ipynb
│   ├── [4]_rag_indexing_and_advanced_retrieval.ipynb
│   └── [5]_rag_retrieval_and_reranking.ipynb
├── docs/                         # 문서
├── test/                         # 테스트 파일
├── assets/                       # 이미지 및 자료
├── full_basic_rag.ipynb         # 빠른 시작 보일러플레이트
├── requirements.txt              # Python 의존성
├── .env.example                  # 환경 변수 예제
└── README.md                     # 프로젝트 설명

학습 경로

초급 (1-2일)

  1. RAG 개념 이해
  2. 기본 RAG 시스템 구축
  3. 간단한 질의응답 구현

중급 (3-5일)

  1. 멀티 쿼리 기법 적용
  2. 라우팅 및 쿼리 구성
  3. 벡터 데이터베이스 최적화

고급 (5-7일)

  1. 고급 인덱싱 전략
  2. 리랭킹 알고리즘 구현
  3. 프로덕션 배포 준비

관련 프로젝트

BragAI

저자가 개발 중인 BragAI(https://bragai.dev)는 아이디어를 몇 분 만에 풀스택 앱으로 전환하는 플랫폼입니다.

  • 현재 상태: Private Beta
  • 공개 베타: 곧 출시 예정
  • 대기자 명단: https://bragai.dev/

기여 및 지원

문의

  • 이메일: [email protected]
  • 이슈: GitHub Issues를 통해 질문이나 버그 리포트 제출

후원

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크레딧

이 노트북과 시각적 다이어그램은 Lance Martin의 LangChain Tutorial에서 영감을 받았습니다.

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