이나기 놀이터

RAG로 구현된 앱으로 채팅을 할 때 생기는 문제가 있습니다. 표로 구성된 자료에서 그 내용을 물었을 때 원하는 답변이 나오지 않는 경우가 있습니다. 표의 특성에서 셀을 합친다거나 페이지를 넘어가는 경우, 그리고 표가 무엇을 나타내기 위한 것인지 명확하지 않은 경우입니다. 물론 다른 경우도 있지만... 그래서 이 표를 멀티모달(Multi-Modal)을 이용하여 이미지로 읽어들여 이것을 벡터화하는 시도를 하고자 합니다. 먼저 이미지를 읽어와 이미지에 대한 묘사를 해보는 코드를 작성했습니다. 그 결과가 잘 나오는 것 같습니다. 텍스트로만 이루어진 이미지는 텍스트를 정리하게 하였습니다. 이미지와 사진은 그것에 대한 설명을 하도록 하였습니다. llm model은 OpenAI의 gpt-4o를 사용했습니다. Dep..

RAG을 이용하여 Chatbot을 구현했습니다. 제가 진행했던 과정을 나열하겠습니다. 1. pdf 파일 : 낙상관련한 논문/글 9편 - data 폴더에 저장 2. file loading : pdf 파일을 loading 합니다. 3. text split : loading된 pdf 파일을 적당한 크기로 분리합니다. 4. DB 생성 : Vector DB를 생성합니다.   - Vector DB는 텍스트를 1차원의 배열로 만들어 그것을 DB로 만드는 과정입니다. 5. DB 저장 : 생성된 Vector DB를 로컬컴퓨터에 저장했습니다. ---------------------------------------------------------- 6. 디스크에서 DB를 불러옵니다. 7. 검색기(Retriever)를 생성합..

GPT를 활용한 챗봇을 하나 만들었습니다. 일반적으로 챗봇은 사람이 궁금한 것을 봇에게 묻고, 봇은 자신이 알고 있는 모든 지식을 동원에 응답을 합니다. 이번에 제가 만든 챗봇은 보통 챗봇과는 다릅니다. 필요한 항목을 봇이 인지하고 사람에게 그 항목에 대한 질문을 하고 사람이 응답을 하는 것입니다. 그리고 사람의 응답을 통해 필요한 사항(항목: 값) 두 가지를 json 형태로 정확히 작성해야 합니다. 이 json 형태의 값을 파이썬의 데이터프레임을 이용해 표현하는 것입니다. 아직 완성되지는 않았지만, 이렇게 작성된 데이터프레임으로 다음 작업을 진행하게 됩니다. 언어모델 : gpt-3.5-turbo챗봇 프레임워크 : 스트림릿(streamlit)첨부된 이미지에서 볼 수 있듯이 봇이 "사건본인의 주소를 알려주..