로컬 환경에서 Ollama와 Langchain을 활용한 개인 파일 기반 AI 챗봇 구축 가이드

핵심 기술

이 콘텐츠는 로컬 PC 환경에서 Ollama를 사용하여 LLM을 실행하고, Langchain 프레임워크를 통해 개인 파일에 대한 질문에 답변하는 AI 챗봇을 구축하는 과정을 상세히 안내합니다. RAG(Retrieval-Augmented Generation) 패턴을 적용하여 LLM의 활용성을 극대화하는 실질적인 개발 가이드입니다.

기술적 세부사항

• Ollama 설치 및 실행: curl -fsSL | sh 명령어로 Ollama를 쉽게 설치하고, ollama run mistral 명령어로 Mistral 모델을 로컬에서 실행합니다.
• 필수 라이브러리 설치: requirements.txt 파일에 langchain, langchain-community, langchain-ollama, chromadb, sentence-transformers 등을 명시하고 pip install -r requirements.txt로 설치합니다.
• 가상 환경 설정: Python 가상 환경(venv)을 설정하고 필요한 패키지를 설치하여 개발 환경을 격리합니다.
• 문서 로더 구현: utils/loaders.py에 DirectoryLoader와 TextLoader를 사용하여 .md, .asciidoc, .txt 파일을 UTF-8 인코딩으로 로드하는 함수를 작성합니다.
• 텍스트 분할: RecursiveCharacterTextSplitter를 사용하여 문서를 LLM이 처리하기 용이한 작은 청크로 분할합니다 (chunk_size=500, chunk_overlap=100).
• 임베딩 및 벡터 스토어: HuggingFaceEmbeddings를 사용하여 텍스트 청크를 벡터로 변환하고, ChromaDB에 저장하여 검색 가능한 형태로 만듭니다.
• RAG 파이프라인 구축: OllamaLLM으로 로컬 LLM을 설정하고, RetrievalQA 체인을 사용하여 벡터 스토어에서 관련 문서를 검색하여 LLM에게 제공하는 RAG 파이프라인을 구성합니다.
• 챗봇 인터페이스: 사용자의 질문을 받아 LLM에게 전달하고, 응답과 함께 출처 문서를 표시하는 간단한 커맨드라인 인터페이스를 구현합니다.

개발 임팩트

• 개인 PC의 컴퓨팅 자원을 활용하여 고성능 LLM을 로컬에서 직접 운영할 수 있습니다.
• 자체 데이터를 기반으로 질문에 답변하는 맞춤형 AI 어시스턴트를 구축할 수 있습니다.
• Langchain 프레임워크를 통한 LLM 애플리케이션 개발 경험을 쌓을 수 있습니다.
• RAG 패턴에 대한 실질적인 이해와 구현 능력을 향상시킬 수 있습니다.

커뮤니티 반응

GitHub 저장소(austincunningham/sop_assistant) 링크가 제공되어 있어 실제 코드와 프로젝트 구조를 확인할 수 있습니다.