플로우 와이즈로 PDF와 채팅하기: 노코드 UI 프레임워크 사용법
플로우 와이즈를 사용하는 두 가지 예제에 대해 알아보자! 😊
목차
- 플로우 와이즈 개요
- 플로언트 UI와 마켓플레이스의 공개 예제
- 챗 박스 빌드하기
- 벡터 DP 사용하기
- 람다 모델과 API 연결하기
- PDF 데이터와 상호작용하는 예제
- 타 사이트에서 PDF 데이터 로딩하기
- 자연어 처리 모델을 활용한 텍스트 분석
- 벡터 데이터베이스로 의미 검색하기
- 대형 언어 모델과 상호작용하기
1. 플로우 와이즈 개요
플로우 와이즈는 어떻게 사용하는지 알아보기 전에, 먼저 플로우 와이즈에 대해 간단히 소개하겠습니다. 플로우 와이즈는 자연어 처리 및 인공지능 업무 자동화를 위한 오픈 소스 프레임워크입니다. 이를 사용하면 챗봇 및 대화형 인터페이스, 머신 러닝 모델 구축 등 다양한 작업을 쉽게 수행할 수 있습니다. 플로우 와이즈를 사용하면 사용자는 시각적인 UI를 통해 워크플로우를 만들고, 다양한 컴포넌트를 조합하여 개발 및 테스트할 수 있습니다.
2. 플로언트 UI와 마켓플레이스의 공개 예제
플로우 와이즈는 플로언트 UI 기능을 제공하여 사용자가 직관적으로 워크플로우를 구성할 수 있습니다. 또한, 플로우 와이즈 마켓플레이스에서 공개된 다양한 예제를 활용할 수도 있습니다. 마켓플레이스에는 챗 박스를 구축하고 OpenAI와 인터랙션하는 예제부터, 서드파티 API 및 벡터 DP 사용법까지 다양한 예제가 제공됩니다. 사용자는 이러한 예제를 참고하여 직접 챗 박스를 개발하고 원하는 작업을 수행할 수 있습니다.
3. 챗 박스 빌드하기
한 가지 예제로, 간단한 챗 박스를 어떻게 빌드하는지 알아보겠습니다. 우선, OpenAI 모델을 사용하여 챗 박스를 생성하기 위해 모델을 설정해야 합니다. 또한, 사용자 입력과 함께 사용할 프롬프트 템플릿도 필요합니다. 이러한 정보를 모두 통합하여 체인(Chain)을 생성합니다. 마지막으로, 생성한 체인에 OpenAI 키를 제공하여 연결해 줍니다. 이제 사용자는 질문을 입력하고 챗 박스와 상호작용할 수 있습니다.
4. 벡터 DP 사용하기
플로우 와이즈를 사용하면 플로우 와이즈 UI, 마켓플레이스 예제, 챗 박스 빌드 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 하지만, 더 복잡한 작업을 위해선 벡터 DP(Vector DP)와 상호작용해야 할 수도 있습니다. 벡터 DP를 사용하면 로컬 데이터(PDF, WORD, JSON 등)와 상호작용할 수 있으며, 정보 검색, 의미 유사성 분석 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.
5. 람다 모델과 API 연결하기
다음 예제로는 PDF 데이터와 상호작용하는 방법에 대해 알아보겠습니다. PDF 데이터와 상호작용하기 위해선 데이터를 로딩하는 모듈이 필요합니다. 이후, 데이터를 다양한 청크로 분리하는 작업을 수행합니다. 그 다음으로는 데이터 청크에 임베딩을 적용하여 의미 검색을 할 수 있도록 합니다. 이렇게 검색된 결과는 벡터 데이터베이스(Vector DB)에 저장되며, 나중에 정보 검색 작업에 활용됩니다. 람다 모델을 사용하여 대형 언어 모델과 상호작용할 수 있도록 연결하고, 결과를 반환해 줍니다.
6. PDF 데이터와 상호작용하는 예제
PDF 데이터와 상호작용하기 위해서, 외부 사이트에 있는 PDF 데이터를 로딩해야 하는 경우가 있을 수 있습니다. 이때는 플로우 와이즈의 데이터 로더 모듈을 사용하여 데이터를 로딩합니다. 특히, PDF 다운로더를 사용하면 다른 사이트에 있는 PDF 데이터를 불러올 수 있습니다. 이렇게 로딩한 데이터는 텍스트 슈퍼 리더를 사용하여 다양한 청크로 분리할 수 있습니다.
7. 자연어 처리 모델을 활용한 텍스트 분석
플로우 와이즈를 사용하면 자연어 처리 모델을 활용하여 텍스트 분석 작업을 손쉽게 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 텍스트 슈퍼 리더를 사용하여 텍스트 데이터를 임베딩하고, 벡터 DB에 저장하여 의미 검색을 할 수 있습니다. 또한, 대형 언어 모델(예: OpenAI)을 사용하여 텍스트 데이터와 상호작용할 수 있습니다.
8. 벡터 데이터베이스로 의미 검색하기
벡터 데이터베이스(Vector DB)는 저장된 임베딩을 활용하여 의미 검색을 수행하는 역할을 담당합니다. 사용자의 쿼리와 지식 베이스를 비교하여 유사한 콘텐츠를 찾아주는 기능을 제공합니다. 플로우 와이즈에서는 벡터 데이터베이스로 Chroma 또는 Pinecone을 사용할 수 있습니다. Pinecone 환경 설정 및 Pinecone 인덱스명을 지정하여 원하는 작업을 수행할 수 있습니다.
9. 대형 언어 모델과 상호작용하기
마지막 예제로 대형 언어 모델과 상호작용하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 플로우 와이즈를 통해 사용자는 텍스트 데이터와 상호작용할 수 있습니다. 예를 들어, OpenAI와 같은 대형 언어 모델을 사용하여 텍스트 생성, 번역, 요약 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 대형 언어 모델을 통해 다양한 정보를 추출하고, 의미 있는 결과를 얻어낼 수 있습니다.
FAQ
Q: 플로우 와이즈를 사용하기 위해서는 어떤 언어를 알아야 할까요?
A: 플로우 와이즈는 JavaScript를 기반으로 구축된 프레임워크입니다. 따라서 JavaScript에 대한 기본적인 지식이 필요합니다. 하지만, 사용자가 다른 언어를 선호한다면 Nonflow와 같은 파이썬 기반의 프레임워크를 사용할 수도 있습니다.
Q: 플로우 와이즈를 사용하여 어떤 작업을 수행할 수 있을까요?
A: 플로우 와이즈를 사용하면 챗봇 빌드, 대화형 인터페이스 구축, 머신 러닝 모델 개발 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 텍스트 분석, 의미 검색, 자연어 처리 등 다양한 작업을 통해 새로운 기능을 개발할 수 있습니다.
Q: 플로우 와이즈의 예제는 어디에서 찾을 수 있을까요?
A: 플로우 와이즈의 예제는 플로우 와이즈 마켓플레이스에서 확인할 수 있습니다. 마켓플레이스에는 다양한 예제가 제공되며, 각 예제에 대한 상세한 설명과 함께 사용 방법을 알려줍니다.
이제 플로우 와이즈를 사용하여 다양한 작업을 수행해 볼 차례입니다. 시작해 보세요! 💪
참고 자료: