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FAISS VectorDB와 gradio를 이용한 rag GPT 구현  이전에 구현했던 txt 파일을 csv 파일로 변환 후 embedding해서 rag 기반 gpt를 만들었던 것을 응용해서 FAISS VectorDB와 Gradio를 이용해 RAG GPT 챗봇을 구현한다. 본격적으로 RAG GPT 챗봇을 구현하기 전에 vector database부터 알아보자.1. Vector Database란?Vector Database는 데이터베이스의 한 종류로, 주로 벡터 형식의 데이터를 저장하고 빠르게 검색할 수 있도록 설계된 데이터베이스다. 특히 유사도 검색을 위한 최적화된 구조를 제공하며, 벡터화된 데이터를 기반으로 가까운 항목을 찾는 데 매우 효율적이다. 2. 대표적인 Vector Database1) FAIS..

RAG(Retrieval Augmented Generation) 기반 GPT 챗봇 만들기    1. RAG(Retrieval-Augmented Generation): 검색 증강 생성이란?RAG는 미리 지정한 텍스트를 데이터베이스로 준비해 두었다가 사용자가 입력하면 그 입력 내용과 연관성이 높은 텍스트를 데이터베이스에서 검색해 프롬프트에 추가해 보다 정확한 답변을 할 수 있게 하는 기법  * 질문에 더 정확하고 풍부한 답변을 주기 위해 정보 검색과 답변 생성을 결합한 기술 * 정보 검색 단계: 사용자가 질문을 하면, 외부 데이터베이스나 문서에서 관련 정보 검색 * 답변 생성 단계: 찾은 정보를 바탕으로 AI 모델이 답변 생성 2. 임베딩(Embedding)이란?컴퓨터는 문자를 인식하지 못하므로 컴퓨터가 이..