AI 연구 논문 검색 및 대화를 위한 MindsDB 기반 시스템 구축기

핵심 기술: 개발자가 방대한 arXiv 논문 속에서 정보 검색 및 이해에 겪는 어려움을 해결하기 위해, MindsDB의 지식 기반 기능과 LLM을 활용하여 의미론적 검색 및 논문과의 자연어 대화가 가능한 시스템을 구축했습니다.

기술적 세부사항:

• MindsDB: LLM을 사용하여 자연어 쿼리를 이해하고, 의미론적 인덱싱 및 챗 인터페이스를 담당합니다.
• ChromaDB & PGVector: 논문의 임베딩을 저장하고 빠른 유사도 검색을 지원합니다.
• FastAPI: 프론트엔드와 MindsDB를 연결하는 RESTful 백엔드를 구축합니다.
• Javascript & CSS: 사용자 친화적인 프론트엔드를 개발합니다.
• 주요 기능:
  • 자연어 기반 논문 검색
  • AI를 활용한 논문 요약
  • 논문을 기반으로 새로운 연구 방향 제시
  • 개별 논문 또는 그룹 논문과 자연어 대화

개발 임팩트:

• 키워드 검색의 한계를 넘어선 의미론적 검색을 통해 관련성 높은 논문을 발견할 수 있습니다.
• LLM을 SQL 쿼리처럼 사용하여 개발 시간을 단축합니다.
• 연구 논문에서 핵심 아이디어를 빠르고 효율적으로 파악할 수 있습니다.

커뮤니티 반응:

• GitHub 프로젝트 링크가 제공되어 직접 사용하거나 기여할 수 있습니다.

어려웠던 점:

• 수학 표기 등으로 인한 텍스트 처리 문제
• 긴 논문을 위한 효과적인 청킹 전략
• arXiv API 및 OpenAI의 속도 제한 관리