반응형 Streamlit2 [사이드 프로젝트] #2. RAG 기반 '업무 지식' AI 챗봇 개발기 (2) - 챗봇 프로토타입 및 RAG 기본개념정리 10월 20일부터 23일까지 4일간, 사이드 프로젝트의 핵심 기능 중 하나인 ChatGPT 채팅 기능을 완성했습니다. 이번 글에서는 챗봇의 기본 기능을 구현한 과정과 다음 단계인 RAG를 위해 학습한 기술적인 내용들을 정리해 봅니다.1. 챗봇 기본 기능 구현이번 4일간의 작업으로 챗봇의 뼈대를 완성했습니다. 주요 작업 내용은 다음과 같습니다.대화 이어서 하기 (세션 관리)대화 내용 저장 (SQLite DB)이전 대화 목록 불러오기스트리밍 응답 처리Streamlit을 사용하니 챗봇 UI와 기본 로직을 4일 만에 완성할 수 있을 정도로 놀라운 생산성을 보여주었습니다.다만 Streamlit의 특징상 데이터 수정이나 변경이 발생하면 전체 파일을 다시 로드하는 방식이라, 불필요한 리소스 낭비를 막기 위한 적절한 .. 2025. 10. 24. [사이드 프로젝트] #2. RAG 기반 '업무 지식' AI 챗봇 개발기 (1) 2025년도 얼마 남지 않은 지금, 3년 후의 미래를 준비하는 마음으로 두 번째 사이드 프로젝트에 도전합니다. 이번 프로젝트의 목표는 'RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기반의 AI 챗봇 도우미'를 만드는 것입니다.1. 프로젝트 동기: 흩어진 8년 차 지식을 하나로개발자로서 현재의 불안감과 미래에 대한 고민은 늘 따라다니는 것 같습니다.특히 현재 직장에서 8년 넘게 근무하며 쌓인 수많은 업무 지식과 경험이 제 머릿속, 수많은 메일함, 그리고 이름 모를 문서 조각들로 흩어져 있다는 것을 깨달았습니다.이러한 정보들이 체계적으로 관리되지 않으면, 결국 기억에 의존하거나 매번 히스토리를 찾고 코드를 다시 분석해야 하는 비효율이 발생합니다. 이 과정에서 소중한 시간을 낭비하게 되고,.. 2025. 10. 22. 이전 1 다음 반응형