RAG 기반 PDF 질의응답 시스템 구축: Langchain과 Gradio 활용 가이드

핵심 기술

이 문서는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 아키텍처를 사용하여 사용자가 업로드한 PDF 파일의 내용을 기반으로 질문에 답변하는 애플리케이션을 구축하는 방법을 안내합니다. Langchain 프레임워크와 Gradio 라이브러리를 활용하여 PDF 처리, 임베딩 생성, 벡터 스토어 저장 및 질의응답 체인 생성을 구현합니다.

기술적 세부사항

• Embeddings: 자연어 이해를 위해 텍스트, 이미지, 오디오의 본질을 수학적 벡터로 표현합니다.
• Vector Stores: 임베딩 벡터를 저장하고 유사도 검색을 수행하는 특수 데이터베이스입니다. 본 문서에서는 InMemoryVectorStore를 사용하지만 FAISS, Chroma, Pinecone 등 다양한 옵션이 지원됩니다.
• RAG (Retrieval-Augmented Generation): 사용자 질문에 대한 관련 문서를 벡터 스토어에서 검색하고, 이를 LLM의 컨텍스트로 제공하여 답변을 생성하는 방식입니다.
• PDF 처리: RecursiveCharacterTextSplitter를 사용하여 PDF 파일을 작은 텍스트 청크(chunk)로 분할하고, 각 청크에 대한 임베딩 벡터를 생성합니다.
• Langchain: LLM 기반 애플리케이션 개발을 위한 프레임워크로, 데이터 로딩, 텍스트 분할, 임베딩, 벡터 스토어 연동, LLM 체인 생성을 지원합니다.
  • PyPDFLoader: PDF 파일 로딩 및 문서 추출
  • RecursiveCharacterTextSplitter: 텍스트 청킹
  • OpenAIEmbeddings: OpenAI 모델을 사용한 임베딩 생성
  • InMemoryVectorStore: 메모리 내 벡터 스토어
  • RetrievalQA: 검색된 문서를 활용한 질문 응답 체인
• Gradio: 간단한 사용자 인터페이스(UI)를 빠르게 구축할 수 있는 Python 라이브러리입니다. PDF 업로드, 텍스트 질문 입력, 결과 출력을 위한 GUI를 제공합니다.
• 환경 설정: .env 파일에 OPENAI_API_KEY 및 OPENAI_ORGANIZATION_KEY 설정이 필요합니다.
• 애플리케이션 흐름:
  1. PDF 파일 업로드 및 RecursiveCharacterTextSplitter로 텍스트 청크 분할
  2. OpenAIEmbeddings로 각 청크의 임베딩 벡터 생성
  3. 임베딩 벡터를 InMemoryVectorStore에 저장 및 Retriever 설정
  4. RetrievalQA 체인을 사용하여 LLM(예: gpt-4o-mini)과 연동
  5. 사용자 질문에 대해 관련 문서를 검색하고 LLM을 통해 최종 답변 생성
  6. Gradio 인터페이스를 통해 사용자에게 결과 제공

개발 임팩트

이 문서를 통해 개발자는 RAG 패턴을 실제 애플리케이션에 적용하는 방법을 배울 수 있습니다. 특히, 외부 문서에 대한 질의응답 시스템 구축 역량을 강화할 수 있으며, Gradio를 활용하여 빠르고 쉽게 프로토타이핑하는 경험을 얻을 수 있습니다. 이는 문서 기반 챗봇, 지식 검색 시스템 등 다양한 AI 기반 서비스 개발에 활용될 수 있습니다.

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