RAG 채팅봇 자동화

이 글은 YouTube 채널 [Jack D]([invalid URL removed] 동영상 "This RAG Chatbot Automation Changes Everything"을 기반으로 작성되었습니다. 동영상에서는 웹 스크래핑, 데이터 정제, 벡터 삽입 및 파인 콘(Pine Cone) 저장소 활용을 포함하여 RAG 채팅봇 자동화를 구축하는 과정을 설명합니다.

 

• 동영상 링크: This RAG Chatbot Automation Changes Everything

내용

RAG 채팅봇 자동화란?

RAG (Recurrent Attention Graph)는 대용량 텍스트 데이터베이스에서 질문에 대한 관련 답변을 찾는 데 유용한 인공지능 기술입니다. 이 비디오에서는 웹사이트 또는 유튜브 채널 같은 데이터 소스에서 스크래핑한 정보를 활용하여 질문에 답변하는 RAG 채팅봇을 만드는 방법을 설명합니다.

왜 RAG 채팅봇을 사용할까요?

일반적인 오픈AI 에시스턴트와 달리 RAG는 대용량의 문서를 처리하는 데 더 효과적입니다. RAG는 텍스트를 임베딩 벡터라는 숫자 벡터로 변환하여 유사한 질문을 빠르게 검색할 수 있습니다.

필요한 도구

• 메이크(.com) - 자동화 시나리오 구축 플랫폼
• 카드 - 대화형 채팅봇 구축 도구
• 파인 콘 - 벡터 데이터베이스
• 딥 러닝 모델 (OpenAI 또는 클레어 등)
• RSS 피드 생성기 (선택)
• 웹 스크래핑 도구 (선택) - Appify

30가지 자동화 요령

1. 시나리오 구성: 메이크(.com)에서 새로운 시나리오 만들기
2. 데이터 소스 선택: 유튜브 영상 또는 웹사이트 중 선택
3. RSS 피드 활용 (선택적): RSS 피드 생성기를 사용하여 데이터 소스의 업데이트 정보 받기
4. RSS 피드 가져오기: 메이크에서 RSS 피드 모듈을 사용하여 최신 영상/웹사이트 정보 가져오기
5. 유튜브 영상 스크래핑 (선택적): Appify와 같은 웹 스크래핑 도구를 사용하여 유튜브 영상 스크립트 추출
6. 데이터 정제: 클레어와 같은 딥 러닝 모델을 사용하여 스크립트에서 불필요한 부분 제거
7. Google 드라이브 업로드: 정제된 데이터를 Google 드라이브 문서로 만들기
8. 문서 생성: 메이크에서 클라우드 문서 생성 모듈을 사용하여 Google 드라이브에 문서 생성
9. 폴더 만들기: Google 드라이브에 데이터 저장용 폴더 만들기
10. 폴더 공유: Google 드라이브 폴더를 공개 링크로 설정하여 메이크에서 액세스 가능하도록 만들기

웹사이트 스크래핑의 경우 3~8번 과정을 다음과 같이 변경합니다.

1. 웹사이트 스크래핑: Appify의 웹사이트 콘텐츠 크롤러를 사용하여 웹사이트 데이터 스크래핑
2. 웹사이트 데이터 정제: 클레어를 사용하여 스크래핑한 데이터 정제
3. 모듈 실행: 만들어진 시나리오 실행하여 데이터 스크래핑, 정제, 업로드 자동화
4. 파인 콘 소개: 벡터 데이터베이스인 파인 콘 개념 설명
5. 벡터 삽입 준비: 데이터를 임베딩 벡터로 변환하는 과정 설명
6. Google 드라이브 감시: 메이크에서 Google 드라이브 감시 모듈을 사용하여 폴더의 파일 추가 감시
7. 파일 다운로드: 새로 추가된 파일 다운로드
8. 텍스트 추출:

티스토리 블로그에 올리기 위한 RAG 채팅봇 자동화 요령 (계속)

17. 텍스트 추출 (계속)

• 덤플링 AI 활용: 다운로드한 파일을 텍스트 형식으로 변환합니다.
• 베이스64 인코딩: 텍스트 데이터 손상 방지를 위해 베이스64 인코딩을 적용합니다.

1. 임베딩 생성:

• OpenAI API 활용: 변환된 텍스트를 OpenAI API를 통해 임베딩 벡터로 변환합니다.
• 임베딩 벡터: 텍스트를 수치로 표현하여 유사도를 측정하기 위한 벡터입니다.

1. 파인 콘에 벡터 저장:

• 벡터 업로드: 생성된 임베딩 벡터를 파인 콘에 업로드합니다.
• 메타데이터 추가: 문서 제목, URL 등 추가 정보를 메타데이터로 함께 저장합니다.

1. 벡터 업데이트:

• 기존 벡터 갱신: 새로운 데이터가 추가되면 기존 벡터를 갱신하여 최신 정보를 반영합니다.

채팅봇 구현

1. 카드 채팅봇 설정: 카드 플랫폼에서 새로운 채팅봇을 생성합니다.
2. 메이크와 카드 연결: 메이크에서 카드 채팅봇 API를 호출하여 질문을 전달하고 답변을 받습니다.
3. 질의어 임베딩: 사용자의 질문을 임베딩 벡터로 변환합니다.
4. 유사도 검색: 파인 콘에서 질의어 임베딩 벡터와 가장 유사한 벡터를 검색합니다.
5. 관련 문서 추출: 검색된 벡터에 해당하는 문서를 추출합니다.
6. 문서 내용 전달: 추출된 문서 내용을 딥 러닝 모델에 입력하여 답변 생성합니다.
7. 답변 생성: 딥 러닝 모델이 생성한 답변을 카드 채팅봇을 통해 사용자에게 전달합니다.

추가 기능 구현

1. 사용자 피드백 반영: 사용자의 피드백을 수집하여 모델 학습에 활용합니다.
2. 지속적인 학습: 새로운 데이터가 추가될 때마다 모델을 재학습하여 성능 향상을 도모합니다.
3. 다양한 데이터 소스 활용: 유튜브, 웹사이트 외에도 다양한 데이터 소스를 활용하여 채팅봇의 지식 범위를 확장합니다.

마무리

이 글에서는 RAG 채팅봇 자동화 과정을 30단계로 나누어 상세히 설명했습니다. 이를 통해 여러분은 자신만의 맞춤형 RAG 채팅봇을 구축할 수 있을 것입니다.

주의사항:

• 데이터 프라이버시: 개인정보 보호에 유의하여 데이터를 처리해야 합니다.
• 비용: 클라우드 서비스 이용 비용, 딥 러닝 모델 학습 비용 등이 발생할 수 있습니다.
• 기술적 지식: 딥 러닝, 자연어 처리 등에 대한 기본적인 이해가 필요합니다.

참고:

• 영상: This RAG Chatbot Automation Changes Everything (https://www.youtube.com/watch?v=kj11qFVD21A)
• 커뮤니티: Jack D의 커뮤니티에서 더 많은 정보와 예제를 얻을 수 있습니다.

궁금한 점이 있다면 언제든지 질문해주세요.

다음에 다룰 내용:

• 각 단계별 코드 예시
• 오류 해결 방법
• 더욱 고급 기능 구현 (예: 감정 분석, 요약)

키워드: RAG 채팅봇, 자동화, 메이크, 파인 콘, 딥 러닝, 자연어 처리, 데이터 분석

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