책과 PDF 파일과 대화해보세요!

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책과 PDF 파일과 대화해보세요!

테이블 목차

  1. 소개
  2. 프로젝트 아키텍처
  3. PDF 파일에서 데이터 추출하기
  4. 데이터 분할하기
  5. 각 텍스트 청크에 임베딩 생성하기
  6. 벡터 저장소 만들기
  7. 질문에 대한 응답 찾기
  8. Lambda 2 모델 사용하기
  9. Example 1: PDF 파일 질문 예제
  10. Example 2: 책에서 질문 예제
  11. FAQ

소개

안녕하세요! 이번 비디오 튜토리얼에서는 챗봇을 만들어서 책이나 PDF 파일과 채팅하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 이 프로젝트에서는 Blank Chain Nama 2 모델과 Pine Cone을 사용하여 벡터 저장소를 구축하며, Pine Cone을 이용해 임베딩을 압축하여 클라우드에 저장할 것입니다. 여러분은 질문을 할 수 있고, 그에 대한 답변을 받을 수 있습니다. 또한 PDF 파일에서 데이터를 추출하고, 텍스트 청크로 분할하며, 각 청크에 대한 임베딩을 생성할 것입니다. 이러한 데이터를 통해 우리는 질문에 대한 답변을 찾고, 주요 모델인 Lambda 2 모델을 사용하여 자연스러운 응답을 생성할 것입니다.

프로젝트 아키텍처

이 프로젝트의 아키텍처는 다음과 같이 구성됩니다.

  1. PDF 파일 또는 책 업로드
  2. 데이터 추출
  3. 텍스트 청크 분할
  4. 임베딩 생성
  5. 벡터 저장소 구축
  6. 질문에 대한 응답 찾기
  7. Lambda 2 모델을 사용한 자연스러운 응답 생성

PDF 파일에서 데이터 추출하기

이 프로젝트에서 먼저 PDF 파일을 업로드하고, 그 안에 있는 데이터를 추출해야 합니다. 일단 PDF 파일을 업로드하면, Pi PDF 파이썬 패키지를 사용하여 데이터를 추출합니다. 이를 위해 Pi PDF 로더를 설치하고, 온라인 PDF 로더를 사용하여 온라인 파일에서 데이터를 읽어올 수 있습니다. 만약 PDF 파일을 로컬 시스템에서 업로드하고 데이터를 추출하려면 로컬 PDF 로더를 사용하면 됩니다.

프로세스 흐름:

  1. PDF 파일 업로드
  2. 추출한 데이터 저장

데이터 분할하기

다음 단계는 추출한 데이터를 텍스트 청크로 분할하는 것입니다. 우리는 텍스트 청크의 크기를 500으로 설정하며, 추출한 데이터를 작은 청크로 나누게 됩니다. 이렇게 하여 각 청크에 대한 임베딩을 생성할 수 있습니다.

각 텍스트 청크에 임베딩 생성하기

지금까지 분할한 텍스트 청크를 사용하여 각 청크에 대한 임베딩을 생성합니다. 임베딩은 벡터 또는 부동소수점 숫자로 표현되며, 텍스트 청크의 크기를 압축하여 저장합니다. Hugging Face에서 제공하는 임베딩을 사용하거나, 자체적으로 임베딩을 생성할 수 있습니다. 생성한 임베딩을 Pine Cone 벡터 저장소에 저장합니다.

벡터 저장소 만들기

벡터 저장소는 우리의 임베딩을 저장하는 곳입니다. Pine Cone을 사용하여 벡터 저장소를 생성합니다. 이 저장소에는 모든 청크에 대한 임베딩 데이터가 저장됩니다.

질문에 대한 응답 찾기

이제 사용자가 질문을 하면, 해당 질문에 대한 임베딩을 생성하고, 그에 대한 응답을 찾습니다. 이를 위해 생성한 임베딩과 저장한 벡터 저장소를 사용하여 유사도 검색을 수행합니다. 사용자의 질문과 가장 유사한 응답을 찾아서 보여줍니다.

Lambda 2 모델 사용하기

유사도 검색 결과를 받아온 후에는 Lambda 2 모델을 사용하여 자연스러운 응답을 생성합니다. Lambda 2 모델은 대화 완성을 위해 사용되며, 응답을 생성할 때 사용됩니다. 사용자의 질문을 Lambda 2 모델에 전달하고, 모델이 응답을 생성합니다.

예제 1: PDF 파일 질문 예제

PDF 파일에서 데이터를 추출하고, 분할한 후 임베딩을 생성하여 응답을 얻는 과정을 살펴보겠습니다. PDF 파일 업로드, 데이터 추출, 분할, 임베딩 생성, 응답 찾기, Lambda 2 모델 사용 순서로 진행됩니다.

예제 2: 책에서 질문 예제

이번에는 책에서 데이터를 추출하고, 분할한 후 임베딩을 생성하여 응답을 얻는 과정을 살펴보겠습니다. PDF 파일 추출과 마찬가지로 책에서 데이터 추출, 분할, 임베딩 생성, 응답 찾기, Lambda 2 모델 사용 순서로 진행됩니다.

FAQ

Q: 이 프로젝트에서 사용하는 언어 모델은 무엇인가요? A: 이 프로젝트에서는 Blank Chain Nama 2 모델을 사용합니다.

Q: 벡터 저장소는 어떻게 구축되나요? A: 벡터 저장소는 Pine Cone을 이용하여 구축됩니다. Pine Cone은 임베딩을 저장하는 외부 벡터 저장소로, 다른 사람들도 쿼리할 수 있는 장점이 있습니다.

Q: 어떤 유사도 검색 방법을 사용하나요? A: 유사도 검색은 생성한 임베딩과 저장한 벡터 저장소를 사용하여 수행됩니다. 벡터 저장소와의 유사도를 비교하여 가장 유사한 응답을 찾습니다.

Q: Lambda 2 모델은 어떻게 사용되나요? A: Lambda 2 모델은 응답을 생성하기 위해 사용됩니다. 사용자의 질문과 유사도 검색 결과를 입력으로 받아와서 응답을 생성합니다.

Q: 어떤 종류의 데이터를 사용할 수 있나요? A: 이 프로젝트에서는 PDF 파일과 책의 데이터를 사용할 수 있습니다. PDF 파일에서 추출한 데이터와 책에서 추출한 데이터를 사용하여 질문에 대한 응답을 얻을 수 있습니다.

하이라이트

  • 이 프로젝트에서는 Pine Cone과 Lambda 2 모델을 사용하여 책이나 PDF 파일과 채팅하는 챗봇을 만들었습니다.
  • PDF 파일에서 데이터를 추출하고 텍스트 청크로 분할했습니다.
  • 각 텍스트 청크에 대한 임베딩을 생성하여 벡터 저장소에 저장했습니다.
  • 사용자의 질문에 대한 응답을 찾기 위해 벡터 저장소에서 유사도 검색을 수행했습니다.
  • Lambda 2 모델을 사용하여 자연스러운 응답을 생성했습니다.
  • 이 프로젝트는 PDF 파일과 책의 데이터를 활용하여 질문에 대한 자연스러운 응답을 제공합니다.

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