Data Vision

RAG를 직접 만들 수 있는데도나는 LlamaIndex Cloud를 썼다20년 넘게 SW 개발을 하면서,데이터 파이프라인, 검색 시스템, ML 서빙, 인프라까지다 해봤다.RAG도 마찬가지다.구조도 알고, 병목도 알고,성능이 어디서 갈리는지도 안다.그런데 이번 프로젝트에서는의외로 빠르게 LlamaIndex Cloud를 선택했다.이유는 단순했다.“이건 기술 문제가 아니라, 제품 개발 문제였기 때문이다.”RAG를 직접 만들면 뭐가 다른가?할일이 조금 늘어난다.문서 파서 정리Chunk 전략 결정Embedding 모델 실험벡터 DB 선택검색 파이프라인 튜닝프롬프트 결합성능 평가 기준 설계운영 / 재인덱싱 / 변경 관리이건 난이도가 높아서 문제가 아니다.문제는 이걸로 할까 저걸로 할까 결정할게 너무 많다는 거다.그..

Python으로 LlamaIndex 기반 AI 챗봇 개발LlamaIndex를 활용하면 데이터 인덱싱 및 검색 기능을 통해 사용자 질문에 적절한 답변을 제공하는 AI 챗봇을 쉽게 개발할 수 있습니다. 이번 글에서는 한글 데이터를 사용하여 LlamaIndex 기반 AI 챗봇을 구현하는 방법을 단계별로 설명합니다.1. 프로젝트 개요목표LlamaIndex를 활용하여 한글 데이터를 인덱싱합니다.사용자 질문에 대해 적절한 답변을 생성하는 AI 챗봇을 개발합니다.주요 기능한글 데이터를 효율적으로 인덱싱자연어 기반 질의 응답사용자 입력에 실시간으로 반응하는 인터페이스2. 개발 환경 준비2.1 필수 라이브러리 설치다음 명령어를 실행하여 필요한 라이브러리를 설치합니다:pip install llama-index openai..

LlamaIndex와 OpenAI API 연동 실습OpenAI API와 LlamaIndex를 연동하면 자연어 기반의 질문 응답 시스템을 간단히 구현할 수 있습니다. 이번 글에서는 OpenAI의 GPT 모델과 LlamaIndex를 활용하여 데이터 인덱싱 및 검색 기능을 제공하는 질문 응답 시스템을 만드는 과정을 설명합니다.1. 프로젝트 개요목표OpenAI API와 LlamaIndex를 연동하여 질문 응답 시스템을 구현합니다.JSON 데이터를 인덱싱하고, 자연어로 질의에 대한 답변을 제공합니다.주요 기능LlamaIndex로 데이터 인덱싱OpenAI API를 활용한 자연어 처리질문에 대한 적절한 응답 생성2. 개발 환경 준비2.1 필수 라이브러리 설치다음 명령어를 실행하여 필요한 라이브러리를 설치합니다:pip..

LlamaIndex와 Streamlit을 활용한 데이터 검색 웹 애플리케이션Streamlit은 빠르고 간단하게 웹 애플리케이션을 구축할 수 있는 Python 프레임워크입니다. 이를 LlamaIndex와 결합하면 사용자가 데이터를 검색할 수 있는 직관적인 웹 인터페이스를 만들 수 있습니다. 이번 글에서는 Streamlit으로 사용자 인터페이스를 구축하고 LlamaIndex로 검색 기능을 구현하는 과정을 단계별로 설명합니다.1. 프로젝트 개요목표Streamlit으로 웹 기반 사용자 인터페이스(UI)를 구축합니다.LlamaIndex를 활용해 데이터 검색 기능을 추가합니다.주요 기능JSON 데이터를 LlamaIndex로 인덱싱자연어 검색 기능 제공Streamlit을 통해 실시간으로 검색 결과를 시각화2. 개발 ..

LlamaIndex와 PyTorch를 활용한 텍스트 분류 모델 구축LlamaIndex는 대규모 언어 모델과의 통합을 통해 데이터를 효율적으로 처리할 수 있도록 돕는 라이브러리입니다. 이를 활용하면 PyTorch와 같은 딥러닝 프레임워크에서 사용할 수 있는 고품질의 학습 데이터를 준비할 수 있습니다. 이번 글에서는 LlamaIndex로 데이터 준비를 하고 PyTorch를 활용해 텍스트 분류 모델을 구축하는 과정을 소개합니다.1. 프로젝트 개요목표LlamaIndex를 활용해 텍스트 데이터를 인덱싱하고 전처리합니다.PyTorch를 사용해 텍스트 분류 모델을 설계, 학습 및 평가합니다.주요 기능텍스트 데이터를 효율적으로 인덱싱 및 전처리PyTorch 기반 딥러닝 모델 설계 및 학습분류 성능 평가2. 개발 환경 ..

LlamaIndex와 Pandas를 이용한 데이터 분석 및 검색Pandas는 데이터 분석에서 널리 사용되는 강력한 Python 라이브러리입니다. 이를 LlamaIndex와 결합하면 DataFrame 데이터를 인덱싱하고 자연어 기반 검색 기능을 추가할 수 있습니다. 이 글에서는 Pandas와 LlamaIndex를 활용하여 데이터 분석과 검색 시스템을 구현하는 방법을 단계별로 설명합니다.1. 프로젝트 개요목표Pandas DataFrame 데이터를 LlamaIndex로 인덱싱합니다.자연어 기반 검색을 통해 DataFrame 데이터를 탐색할 수 있는 시스템을 만듭니다.주요 기능Pandas DataFrame 데이터 읽기 및 가공LlamaIndex를 사용한 데이터 인덱싱자연어 질의 응답 시스템 구현2. 개발 환경 ..