RAG 시스템
문서 기반 질의응답으로 정보를 빠르게 찾기
RAG란?
RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 문서를 업로드하고 AI와 대화하며 필요한 정보를 찾는 시스템입니다. 문서 내용을 벡터화하여 의미 기반 검색을 수행합니다.
사용 방법
1단계: 문서 업로드
RAG 메뉴에서 PDF 또는 TXT 파일을 업로드합니다.
- 지원 형식: PDF, TXT
- 최대 파일 크기: 10MB
- 여러 파일 동시 업로드 가능
2단계: 벡터화 처리
업로드된 문서가 자동으로 벡터 DB에 저장됩니다. (약 10-30초 소요)
3단계: 질문하기
채팅창에 문서 내용에 대해 질문하면 AI가 관련 내용을 찾아 답변합니다.
활용 예시
📚 매뉴얼 검색
긴 사용 설명서에서 특정 기능 사용법을 빠르게 찾기
📄 계약서 분석
계약서의 특정 조항이나 내용을 질문으로 찾기
📊 보고서 요약
긴 보고서의 핵심 내용을 질문하여 요약받기
질문 작성 팁
- 구체적으로 질문하세요: "이 제품의 보증 기간은?"
- 문서에 있는 키워드를 포함하세요
- 복잡한 질문은 나누어서 물어보세요
기술 스택
Ollama - 로컬 LLM 실행
ChromaDB - 벡터 데이터베이스
Embedding Model - 문서 벡터화