LLM과 MindsDB, Ollama를 활용한 전통 허브 레메디 AI 어드바이저 개발

핵심 기술: 이 글은 전통적인 허브 요법에 대한 지식을 AI와 결합하여 현대적인 검색 및 챗봇 인터페이스를 제공하는 'Herbal Remedy Advisor' 애플리케이션 개발 사례를 소개합니다. 특히 Gemini, Deepseek, MindsDB, Ollama와 같은 LLM 및 AI 도구를 활용하여 시맨틱 검색과 지식 그래프를 구현하는 데 중점을 둡니다.

기술적 세부사항:
* LLM 및 임베딩: Gemini 2.0 Flash와 Deepseek-r1:1.5b (Ollama 사용)를 활용하여 자연어 질문 처리 및 컨텍스트 기반 응답 생성.
* AI 데이터베이스: MindsDB를 통해 벡터 검색 기능을 SQL과 통합하여 효율적인 시맨틱 검색 구현.
* 백엔드 및 UI: Flask와 Jinja2를 백엔드로 사용하고, Bootstrap 5로 빠르고 깔끔한 사용자 인터페이스 구축.
* 개발 도구: uv 패키지 관리자 및 Docker를 사용한 개발 및 배포 환경 간소화.
* 핵심 기능: "목 아픔에 좋은 것"과 같은 질문에 대한 의미 있는 결과 제공, 안전 필터링, 사용자 정의 레메디 추가, LLM 기반 챗봇 기능.
* SQL 통합: semantic_search와 같은 함수를 활용한 SQL 기반 시맨틱 검색 예시 제공.

개발 임팩트:
* 오래된 지식(허브 요법)을 현대 기술로 재해석하고 접근성을 높임.
* LLM, 벡터 DB, SQL의 통합을 통해 효율적이고 확장 가능한 AI 애플리케이션 구축 방법론 제시.
* 개발 과정을 간소화하는 최신 개발 도구(uv) 및 컨테이너화 기술(Docker) 활용.

커뮤니티 반응:
* 개발자는 MindsDB, Ollama, uv와 같은 도구에 대한 찬사를 보냈으며, 이들이 개발 경험을 어떻게 향상시켰는지 강조했습니다.
* 프로젝트의 GitHub 저장소를 공유하며 커뮤니티의 피드백과 기여를 독려했습니다.

톤앤매너: 개발자의 시점에서 기술적 구현 과정과 사용된 도구, 그리고 프로젝트의 비전 및 향후 계획을 명확하고 열정적으로 전달합니다.