노코드로 고급 RAG 워크플로우 구축하기: 웹 브라우저용 질의응답 및 YouTube 요약 앱 만들기

노코드로 고급 RAG 워크플로우 구축하기: 웹 브라우저용 질의응답 및 YouTube 요약 앱 만들기

안녕하세요! 오늘은 노코드 도구를 활용하여 고급 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 워크플로우를 구축하고, 이를 통해 웹 브라우저에서 사용할 수 있는 질의응답 및 YouTube 동영상 요약 앱을 만드는 과정을 상세히 알아보겠습니다. 이 과정에서 OpenWebUI, Dify, Docker Desktop, 그리고 Flowise를 사용할 예정입니다.

프로젝트 개요

우리가 만들 앱은 다음과 같은 기능을 제공합니다:

1. 사용자의 질문에 대한 검색 후 답변 제공
2. YouTube 동영상 요약 기능

이 앱은 RAG 기술을 활용하여 더 정확하고 최신 정보를 포함한 답변을 제공할 수 있습니다.

사용할 도구

1. OpenWebUI: 사용자 인터페이스 구축
2. Dify: RAG 워크플로우 설계 및 관리
3. Docker Desktop: 애플리케이션 컨테이너화 및 배포
4. Flowise: 노코드 AI 워크플로우 구축

구축 과정

이제 30단계로 나누어 상세한 구축 과정을 설명하겠습니다.

1. 환경 설정

1. Docker Desktop 설치
   • Docker 공식 웹사이트에서 Docker Desktop을 다운로드하고 설치합니다.
   • 설치 완료 후 Docker Desktop을 실행합니다.
2. OpenWebUI 설치
   • 터미널을 열고 다음 명령어를 실행합니다:
   • docker run -d -p 3000:8080 -v $HOME/.ollama:/root/.ollama -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main
   • 설치가 완료되면 브라우저에서 http://localhost:3000으로 접속하여 OpenWebUI를 확인합니다.
3. Dify 설치
   • GitHub에서 Dify 저장소를 클론합니다:
   • git clone <https://github.com/langgenius/dify.git>
   • Dify 디렉토리로 이동하여 Docker Compose를 사용해 실행합니다:
   • cd dify/docker docker-compose up -d
   • 설치 완료 후 http://localhost:8080에서 Dify 웹 인터페이스에 접속합니다.
4. Flowise 설치
   • npm을 사용하여 Flowise를 전역으로 설치합니다:
   • npm install -g flowise
   • Flowise를 실행합니다:
   • npx flowise start
   • http://localhost:3000에서 Flowise 인터페이스에 접속합니다.

2. RAG 워크플로우 구축

1. Dify에서 새 프로젝트 생성
   • Dify 웹 인터페이스에서 "Create New Project" 버튼을 클릭합니다.
   • 프로젝트 이름을 "QA and YouTube Summary"로 지정합니다.
2. 데이터 소스 추가
   • "Knowledge" 탭으로 이동하여 "Add Data Source" 버튼을 클릭합니다.
   • "Web Crawling"을 선택하고 관련 웹사이트 URL을 추가합니다.
   • "File Upload"를 선택하여 관련 PDF나 텍스트 문서를 업로드합니다.
3. 임베딩 모델 설정
   • "Settings" 탭으로 이동하여 "Embedding Model"을 선택합니다.
   • OpenAI의 "text-embedding-ada-002" 모델을 선택합니다.
4. RAG 파이프라인 구성
   • "Playground" 탭으로 이동하여 새로운 RAG 파이프라인을 생성합니다.
   • "Retriever"와 "Generator" 컴포넌트를 추가합니다.
   • Retriever 설정에서 벡터 데이터베이스와 검색 알고리즘을 선택합니다.
5. 프롬프트 템플릿 작성
   • Generator 설정에서 다음과 같은 프롬프트 템플릿을 작성합니다:
   • 질문: {question} 관련 정보: {context} 위 정보를 바탕으로 질문에 대한 답변을 작성해주세요. 답변을 찾을 수 없는 경우 "죄송합니다. 해당 질문에 대한 정보를 찾을 수 없습니다."라고 답변해주세요.

3. YouTube 요약 기능 추가

1. Flowise에서 새 워크플로우 생성
   • Flowise 인터페이스에서 "New Workflow" 버튼을 클릭합니다.
   • 워크플로우 이름을 "YouTube Summary"로 지정합니다.
2. YouTube 트랜스크립트 추출 노드 추가
   • "Nodes" 패널에서 "YouTube Transcript" 노드를 찾아 워크플로우에 추가합니다.
   • 노드 설정에서 YouTube API 키를 입력합니다.
3. 텍스트 요약 노드 추가
   • "Text Summarization" 노드를 워크플로우에 추가합니다.
   • OpenAI GPT-3.5-turbo 모델을 선택하고 API 키를 입력합니다.
4. 노드 연결
   • YouTube Transcript 노드의 출력을 Text Summarization 노드의 입력으로 연결합니다.

4. OpenWebUI를 사용한 프론트엔드 구축

1. 새 프로젝트 생성
   • OpenWebUI에서 새 프로젝트를 생성하고 "QA and YouTube Summary"라고 이름 짓습니다.
2. 사용자 인터페이스 디자인
   • 드래그 앤 드롭 인터페이스를 사용하여 다음 요소를 추가합니다:
     • 질문 입력 필드
     • YouTube URL 입력 필드
     • 제출 버튼
     • 결과 표시 영역
3. Dify API 연동
   • OpenWebUI의 "Integrations" 섹션에서 Dify API를 추가합니다.
   • Dify에서 생성한 API 키를 입력합니다.
4. Flowise API 연동
   • 마찬가지로 Flowise API를 추가하고 API 키를 입력합니다.

5. 백엔드 로직 구현

1. 질문 처리 함수 작성
   • OpenWebUI의 "Functions" 섹션에서 새 함수를 생성합니다:
   • async function processQuestion(question) { const response = await difyApi.query(question); return response.answer; }
2. YouTube 요약 함수 작성
   • 다음과 같은 함수를 추가합니다:
   • async function summarizeYouTube(url) { const summary = await flowiseApi.summarize(url); return summary; }
3. 사용자 입력 처리
   • 제출 버튼 클릭 이벤트에 다음 로직을 연결합니다:
   • async function onSubmit() { const question = document.getElementById('question').value; const youtubeUrl = document.getElementById('youtube-url').value; if (question) { const answer = await processQuestion(question); displayResult(answer); } if (youtubeUrl) { const summary = await summarizeYouTube(youtubeUrl); displayResult(summary); } }

6. 통합 및 테스트

1. Docker Compose 파일 작성
   • 프로젝트 루트 디렉토리에 docker-compose.yml 파일을 생성하고 다음 내용을 추가합니다:
   • version: '3' services: open-webui: image: ghcr.io/open-webui/open-webui:main ports: - "3000:8080" volumes: - $HOME/.ollama:/root/.ollama - open-webui:/app/backend/data dify: image: langgenius/dify:latest ports: - "8080:8080" flowise: image: flowiseai/flowise:latest ports: - "3001:3000"
2. 환경 변수 설정
   • .env 파일을 생성하고 필요한 API 키와 설정을 추가합니다:
   • OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key DIFY_API_KEY=your_dify_api_key FLOWISE_API_KEY=your_flowise_api_key
3. 애플리케이션 빌드 및 실행
   • 터미널에서 다음 명령어를 실행합니다:
   • docker-compose up --build
4. 기능 테스트
   • 브라우저에서 http://localhost:3000으로 접속하여 앱을 테스트합니다.
   • 다양한 질문과 YouTube URL을 입력하여 결과를 확인합니다.

7. 최적화 및 개선

1. 성능 모니터링
   • Docker Desktop의 모니터링 도구를 사용하여 각 컨테이너의 리소스 사용량을 확인합니다.
2. 캐싱 구현
   • 자주 요청되는 질문에 대한 답변을 캐싱하는 로직을 추가합니다:
   • const cache = new Map(); async function processQuestionWithCache(question) { if (cache.has(question)) { return cache.get(question); } const answer = await processQuestion(question); cache.set(question, answer); return answer; }
3. 에러 처리 개선
   • 각 API 호출에 try-catch 블록을 추가하여 에러를 적절히 처리합니다.
4. 사용자 피드백 시스템 구현
   • 답변 품질에 대한 사용자 피드백을 수집하는 기능을 추가합니다.
5. 다국어 지원
   • OpenWebUI의 다국어 지원 기능을 활용하여 여러 언어로 인터페이스를 제공합니다.
6. 지속적인 업데이트 및 유지보수
   • 정기적으로 각 컴포넌트를 최신 버전으로 업데이트합니다.
   • 사용자 피드백을 바탕으로 지속적으로 시스템을 개선합니다.

결론

이렇게 해서 OpenWebUI, Dify, Docker Desktop, 그리고 Flowise를 사용하여 노코드로 고급 RAG 워크플로우를 구축하고, 웹 브라우저에서 사용할 수 있는 질의응답 및 YouTube 요약 앱을 만들어보았습니다. 이 프로젝트를 통해 복잡한 AI 기능을 노코드 도구로 구현할 수 있음을 확인했습니다.

 

이 앱은 지속적인 개선과 최적화를 통해 더욱 강력하고 유용한 도구로 발전할 수 있습니다. 사용자 피드백을 적극적으로 수집하고 반영하여 앱의 성능과 사용성을 지속적으로 향상시키는 것이 중요합니다.

프롬프트

이 프로젝트를 더 잘 이해하고 발전시키기 위한 몇 가지 프롬프트를 제안합니다:

1. "이 RAG 워크플로우에서 검색 정확도를 높이기 위한 방법은 무엇인가요?"
2. "YouTube 요약 기능의 정확도를 개선하기 위해 어떤 추가적인 기술을 적용할 수 있을까요?"
3. "사용자 경험을 개선하기 위해 OpenWebUI의 어떤 고급 기능을 활용할 수 있을까요?"
4. "Dify와 Flowise를 더 효과적으로 통합하기 위한 전략은 무엇인가요?"
5. "이 앱의 확장성을 높이기 위해 어떤 추가적인 Docker 최적화 기법을 적용할 수 있을까요?"

 

Open WebUI를 사용한 고급 RAG 워크플로우 구축 방법

Open WebUI를 활용하여 고급 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 워크플로우를 구축하는 방법은 다음과 같습니다:

1. 문서 업로드: Open WebUI의 관리자 패널에서 'Documents' 섹션으로 이동하여 관련 문서를 업로드합니다[1].
2. 임베딩 모델 선택: 'Settings' 탭에서 'Embedding Model'을 선택합니다. 예를 들어, 'sentence-transformers/all-MiniLM-L12-v2'를 선택할 수 있습니다[1].
3. RAG 매개변수 설정:
   • Top K = 10 (시스템이 응답 생성 시 가장 관련성 높은 10개 문서 고려)
   • 청크 크기 = 1024 (문서를 1024 토큰 청크로 분할)[1]
4. 웹 검색 기능 활용: 채팅 시 '#' 기호를 사용하여 웹 URL을 입력하면 해당 웹페이지의 내용을 모델에 제공할 수 있습니다[11].
5. 파이프라인 구성: Open WebUI Pipelines를 사용하여 복잡한 RAG 워크플로우를 구축할 수 있습니다. 예를 들어, 함수 호출, 맞춤형 RAG, 메시지 모니터링 등의 기능을 추가할 수 있습니다[8].

Open WebUI Prompts 기능을 활용한 실제 사례 10가지

1. 코드 완성: 프로그래밍 언어별 코드 스니펫 생성[15]
2. 번역 지원: 다국어 지원을 위한 자동 번역 프롬프트 설정[15]
3. 데이터 분석 보고서 작성: 주어진 데이터셋에 대한 분석 리포트 자동 생성[15]
4. 고객 지원 응답 생성: 일반적인 고객 문의에 대한 맞춤형 응답 작성[15]
5. 마케팅 카피 작성: 제품 설명을 기반으로 광고 문구 생성[15]
6. 이미지 설명 생성: 업로드된 이미지에 대한 상세 설명 작성[15]
7. 요약 기능: 긴 문서나 기사의 핵심 내용 요약[15]
8. 퀴즈 생성: 교육 콘텐츠를 바탕으로 학습 평가용 퀴즈 자동 생성[15]
9. 일정 관리 지원: 사용자 입력을 바탕으로 일정 계획 및 조언 제공[15]
10. 식단 계획: 사용자의 건강 정보와 선호도를 고려한 맞춤형 식단 제안[15]

Docker Desktop과 Open WebUI 함께 사용하는 방법

1. Docker Desktop 설치: Docker 공식 웹사이트에서 Docker Desktop을 다운로드하고 설치합니다[18][19].
2. Open WebUI 이미지 다운로드: 터미널에서 다음 명령어를 실행합니다[18]:
3. docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main
4. Docker Desktop 실행: 설치된 Docker Desktop을 실행합니다[30].
5. 컨테이너 확인: Docker Desktop에서 Open WebUI 컨테이너가 실행 중인지 확인합니다[30].
6. 웹 인터페이스 접속: 브라우저에서 http://localhost:3000으로 접속하여 Open WebUI를 사용합니다[30].
7. 모델 선택 및 사용: Open WebUI 인터페이스에서 원하는 AI 모델을 선택하고 사용을 시작합니다[30].

Google Dify에서 데이터 소스 업로드하는 방법

1. Dify GitHub 저장소 클론:
2. git clone <https://github.com/langgenius/dify.git> cd dify
3. 환경 설정:
4. cd docker cp .env.example .env
5. Docker 컨테이너 실행:
6. docker compose up -d
7. 웹 인터페이스 접속: 브라우저에서 http://localhost로 접속합니다[20].
8. 데이터 소스 업로드:
   • Dify 대시보드에서 'Knowledge' 탭 선택
   • 'Create Knowledge' 클릭
   • 'Upload Documents' 또는 'Import Text Data' 선택
   • 파일 선택 또는 텍스트 입력 후 업로드[22]

Flowise AI를 활용한 노코드 워크플로우 구축 방법

1. Flowise 설치: npm을 사용하여 Flowise를 전역으로 설치합니다[5].
2. npm install -g flowise
3. Flowise 실행:
4. npx flowise start
5. 웹 인터페이스 접속: 브라우저에서 http://localhost:3000에 접속합니다[5].
6. 새 워크플로우 생성: 'New Workflow' 버튼을 클릭합니다[5].
7. 노드 추가: 필요한 노드(예: 챗봇, 데이터 처리, API 연동 등)를 드래그 앤 드롭으로 추가합니다[5].
8. 노드 연결: 노드 간 연결을 설정하여 데이터 흐름을 정의합니다[5].
9. 파라미터 설정: 각 노드의 파라미터를 설정하여 원하는 기능을 구현합니다[5].
10. 테스트 및 배포: 워크플로우를 테스트하고, 만족스러운 결과를 얻으면 배포합니다[5].

이러한 방법들을 활용하면 코딩 없이도 복잡한 AI 워크플로우를 구축하고 관리할 수 있습니다.

Open WebUI에서 RAG 워크플로우를 구축할 때 주의해야 할 점과 다른 질문들에 대해 자세히 설명해 드리겠습니다.

Open WebUI의 RAG 워크플로우 구축 시 주의점

1. 데이터 품질 관리: RAG 시스템의 성능은 주로 사용되는 데이터의 품질에 따라 결정됩니다. 따라서 정확하고 관련성 높은 데이터를 사용해야 합니다[6].
2. 청크 크기 최적화: 문서를 너무 작은 청크로 나누면 컨텍스트가 손실될 수 있고, 너무 크게 나누면 관련 정보를 찾기 어려울 수 있습니다. 적절한 청크 크기를 설정하는 것이 중요합니다[6].
3. 임베딩 모델 선택: 적절한 임베딩 모델을 선택하여 문서의 의미를 정확히 포착해야 합니다. Open WebUI에서는 다양한 임베딩 모델을 지원하므로, 사용 사례에 맞는 모델을 선택해야 합니다[6].
4. 검색 알고리즘 튜닝: 하이브리드 검색과 같은 고급 검색 기능을 활용하여 검색 정확도를 높이는 것이 중요합니다[6].
5. 프롬프트 엔지니어링: 효과적인 프롬프트를 작성하여 LLM이 검색된 정보를 올바르게 활용할 수 있도록 해야 합니다[6].

Open WebUI Prompts 기능의 인상적인 사례

Open WebUI의 Prompts 기능을 활용한 가장 인상적인 사례는 코드 완성 기능입니다[4]. 이 기능을 통해 사용자는 프로그래밍 언어별 코드 스니펫을 쉽게 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 파이썬으로 간단한 웹 서버를 구축하는 코드를 요청하면, Open WebUI는 적절한 라이브러리 임포트부터 서버 설정, 라우팅 등의 코드를 자동으로 생성해줍니다. 이는 개발자의 생산성을 크게 향상시키고, 초보자들에게도 복잡한 코드 구조를 이해하는 데 도움을 줍니다.

Docker Desktop과 Open WebUI 사용 시 발생 가능한 문제

1. 포트 충돌: Docker Desktop과 Open WebUI가 같은 포트를 사용하려고 할 때 충돌이 발생할 수 있습니다. 이를 해결하기 위해서는 Docker 컨테이너 실행 시 포트 매핑을 적절히 설정해야 합니다[47].
2. 네트워크 연결 문제: Docker 네트워크 설정이 올바르지 않으면 Open WebUI가 호스트 시스템의 서비스에 접근하지 못할 수 있습니다. 이 경우 Docker의 네트워크 설정을 확인하고 필요한 경우 host.docker.internal을 사용하여 호스트 시스템에 접근해야 합니다[47].
3. 리소스 제한: Docker Desktop의 리소스 설정이 너무 낮으면 Open WebUI가 제대로 작동하지 않을 수 있습니다. Docker Desktop의 설정에서 CPU, 메모리, 스왑 메모리 등의 리소스 할당을 늘려야 할 수 있습니다[51].

Google Dify에서 데이터 소스 업로드 시 필요한 설정

1. 데이터 소스 유형 선택: 텍스트, 웹사이트, PDF 등 다양한 형식의 데이터 소스를 지원합니다. 적절한 유형을 선택해야 합니다[31].
2. API 키 설정: Dify를 사용하기 위해서는 OpenAI API 키와 같은 필요한 API 키를 설정해야 합니다[31].
3. 임베딩 모델 선택: 데이터를 벡터화하기 위한 적절한 임베딩 모델을 선택해야 합니다[31].
4. 청크 크기 설정: 문서를 적절한 크기의 청크로 나누기 위한 설정이 필요합니다[31].
5. 메타데이터 설정: 필요한 경우 데이터 소스에 대한 메타데이터를 추가해야 합니다[31].

Flowise AI를 활용한 노코드 워크플로우 구축 시 가장 중요한 단계

Flowise AI를 활용한 노코드 워크플로우 구축에서 가장 중요한 단계는 노드 추가와 연결입니다[38].

1. 적절한 노드 선택: 워크플로우의 목적에 맞는 노드들을 선택해야 합니다. 예를 들어, 챗봇 구축을 위해서는 언어 모델, 메모리, 프롬프트 템플릿 등의 노드가 필요합니다[38].
2. 노드 간 연결: 선택한 노드들을 올바른 순서와 논리로 연결해야 합니다. 데이터의 흐름을 고려하여 노드 간의 입출력을 정확히 매핑해야 합니다[38].
3. 파라미터 설정: 각 노드의 파라미터를 적절히 설정하여 원하는 기능을 구현해야 합니다. 예를 들어, 언어 모델의 온도 설정, 메모리 크기 조정 등이 여기에 해당됩니다[38].
4. 테스트와 최적화: 구축한 워크플로우를 테스트하고, 성능을 최적화하는 과정이 중요합니다. 필요한 경우 노드를 추가하거나 제거하고, 연결을 조정하여 원하는 결과를 얻을 때까지 반복적으로 개선해야 합니다[38].

이러한 단계들을 신중히 수행함으로써, Flowise AI를 통해 효과적이고 강력한 노코드 AI 워크플로우를 구축할 수 있습니다.