오픈 소스 DocumentAI와 Ollama로 지능형 문서 색인 및 질의
소개
오늘날의 정보 과부하 시대에서 중요한 데이터를 신속하게 찾아내는 일은 매우 중요합니다. 특히 다양한 형식의 문서가 존재하는 환경에서는 이러한 일이 더욱 복잡해집니다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 오픈 소스 도구인 RLAMA와 Ollama를 활용한 DocumentAI 시스템이 등장했습니다. 이번 포스트에서는 이 시스템이 어떻게 문서를 색인하고 지능형 질의응답을 제공하는지 알아보겠습니다.
RLAMA와 Ollama 소개
RLAMA는 다양한 문서 형식을 지원하여 색인 및 질의를 수행하는 오픈 소스 AI 도구입니다. Go 언어로 제작되어 성능이 우수하고, 다양한 개발자 및 기술 사용자에게 적합합니다. Ollama는 로컬에서 실행되는 언어 모델로, 모든 데이터를 로컬에서 처리해 데이터 유출의 위험을 최소화합니다. 이 두 도구의 결합은 강력한 문서 색인 및 질의 시스템을 제공합니다.
주요 기능
문서 색인 및 질의
RLAMA는 폴더 단위로 문서를 색인하여 지능형 검색을 가능하게 합니다. 사용자는 다양한 형식의 문서를 손쉽게 색인할 수 있으며, 텍스트, 코드, PDF, DOCX 등을 지원합니다. 예를 들어 rlama rag llama3 mydocs ./docs 명령어를 통해 특정 폴더 내의 문서를 색인할 수 있습니다.
대화형 세션
문서 지식 기반에 질의를 하기 위한 대화형 세션을 제공합니다. 이는 사용자가 문서 내의 정보를 쉽게 찾고 이해할 수 있게 도와줍니다. rlama run mydocs 명령어를 사용하면 대화형 세션을 시작할 수 있습니다.
쉬운 관리
RLAMA는 RAG 시스템을 생성, 나열 및 삭제할 수 있는 간단한 명령어를 제공합니다. rlama list 명령어로 사용 가능한 모든 RAG 시스템을 나열하고, rlama delete mydocs 명령어로 RAG 시스템을 삭제할 수 있습니다.
개발자 친화적
Go 언어로 구축되어 있어 성능이 뛰어나고 단일 바이너리 배포가 가능하여 유지보수가 용이합니다. CLI 구조를 위한 Cobra 프레임워크를 사용해 명령어 사용이 직관적입니다.
기술 스택 및 아키텍처
RLAMA는 Ollama API를 통해 임베딩 및 완성 작업을 수행합니다. 데이터는 JSON 파일로 단순하게 저장되며, 로컬 파일 시스템 기반의 저장소를 사용해 편리함을 더합니다. 벡터 검색은 코사인 유사도 기반의 사용자 정의 구현을 사용합니다.
설정 및 설치
RLAMA와 Ollama를 설치하는 과정은 매우 간단합니다. 먼저 터미널에서 다음 명령어를 실행해 설치를 진행하면 됩니다.
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/dontizi/rlama/main/install.sh | shOllama 설치 후에는 ollama pull [모델 이름] 명령어로 필요한 모델을 다운로드할 수 있습니다.
사용 예시
문서 업로드 및 처리
스트림릿 인터페이스를 사용하여 PDF 문서를 업로드하고, PyMuPDF를 이용해 문서를 작은 조각으로 분할한 후 벡터 데이터베이스에 저장합니다. 이렇게 저장된 데이터는 Ollama의 임베딩 기능을 통해 효율적으로 검색할 수 있습니다.
pip install streamlit chromadb ollama langchain질의 및 답변 생성
사용자는 업로드한 문서와 관련된 질문을 제출하고, 시스템은 관련 문서 조각을 검색하여 Ollama의 채팅 모델을 이용해 자세한 답변을 생성합니다.
결론
오픈 소스 DocumentAI와 Ollama를 이용하면 다양한 형식의 문서를 효율적으로 색인하고 지능형 질의응답을 수행할 수 있습니다. RLAMA의 성능과 Ollama의 로컬 처리 능력을 결합한 이 시스템은 데이터 유출의 위험 없이 빠르고 정확한 정보를 제공하는 강력한 도구입니다.
참고
