LangChain RAG 금융 문서 챗봇 만들기
중급45분10시간 전
금융 PDF 문서를 작은 조각으로 나누어 검색 가능한 vector_store에 저장하고, 질문이 들어오면 관련 문서를 찾아 출처와 함께 답변하는 RAG 챗봇을 만듭니다. 결과물은 ingest.py, app.py, vector_store/ 폴더를 포함한 프로젝트이며, 명령창 질문 모드와 Streamlit용 웹 화면으로도 확장할 수 있습니다.
이 실습은 터미널에서 진행됩니다
오른쪽 패널에서 설치 명령어를 복사하세요이런 걸 배워요
- PDF 금융 문서를 검색 가능한 지식 저장소로 변환할 수 있습니다
- 질문에 맞는 문서 조각을 찾아 출처와 함께 답변할 수 있습니다
- Streamlit용 app.py와 명령창 테스트 모드를 함께 구성할 수 있습니다
- LangSmith로 챗봇 응답 과정을 추적하는 흐름을 이해할 수 있습니다
어떻게 진행해요
1. 환경 확인
2. 문서 범위 선택
3. OpenAI 키 준비
4. 챗봇 파일 생성
5. 패키지 설치
6. 설정값 저장
7. 문서 저장소 생성
8. 출처 답변 확인
9. LangSmith 추적 준비
10. 추적 기록 확인
AI 튜터가 각 단계를 하나씩 안내해줄 거예요