LangChain RAG 금융 챗봇 만들기
중급45분4시간 전
PDF 문서를 읽어 작은 조각으로 나누고 OpenAI 임베딩과 FAISS로 검색 저장소를 만든 뒤, 질문이 들어오면 관련 근거 문단을 찾아 답변하도록 문서 기반 챗봇을 구성합니다. 최종 결과물은 `ingest.py`, `app.py`, `requirements.txt`, `.env`, `vector_store/`가 포함된 Streamlit 기반 웹 챗봇 프로젝트입니다.
이 실습은 터미널에서 진행됩니다
오른쪽 패널에서 설치 명령어를 복사하세요이런 걸 배워요
- PDF 문서를 답변용 검색 데이터로 바꾸는 흐름을 이해합니다.
- 문서를 작은 단위로 나누고 검색용 저장소를 생성합니다.
- 질문에 맞는 근거 문단과 출처를 함께 보여주는 챗봇 코드를 구성합니다.
- 실행 기록을 추적해 답변 품질을 점검하는 기본 방식을 익힙니다.
어떻게 진행해요
1. 환경 확인하기
2. 프로젝트 뼈대 만들기
3. API 키 준비하기
4. 설정값 넣기
5. 필요 패키지 설치하기
6. 문서 수집 코드 작성하기
7. 검색 저장소 만들기
8. 챗봇 화면 코드 작성하기
AI 튜터가 각 단계를 하나씩 안내해줄 거예요