Ollama LLM과 Open WebUI 시작을 위한 실용적인 가이드
- RAG(Retrieval Augmented Generation) 기술은 기존에 훈련된 AI 모델을 외부 데이터베이스의 정보를 활용하여 업그레이드함으로써 더 유용하게 만드는 방법
- 사용자의 입력을 수치형 포맷으로 변환하는 임베딩 모델을 사용하고 벡터 데이터베이스에 저장된 정보와 매칭
- Ollama LLM과 Open WebUI 프로젝트를 사용하여 LLM을 AI 개인 비서로 활용하는 방법 소개
- Open WebUI는 다양한 LLM을 실행할 수 있는 자체 호스팅 웹 GUI로, Docker 컨테이너로 배포 가능
- 시스템에는 최소 6GB의 vRAM을 갖춘 GPU 필요, Apple Silicon Mac의 경우 최소 16GB 메모리 권장
- Open WebUI를 Docker를 사용하여 배포하는 방법 설명
- 모델 다운로드 후, Ollama와 Open WebUI가 연동되어 있는지 확인하고 RAG 벡터 데이터베이스에 문서 추가 방법 안내
- 문서 태그를 사용하여 특정 정보 검색 간소화 방법 소개
- Open WebUI의 웹 검색 기능을 사용하여 인터넷 전체 또는 특정 사이트에서 정보 검색 및 요약 가능
- 구글의 프로그래머블 검색 엔진(API)을 사용하여 웹 기반 RAG 시스템 구성 방법 설명
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