PDF

PDF 파일 내용으로 답변하는 챗봇

단일 PDF

가장 기본적인 PDF 챗봇 예제이며 업로드한 PDF 파일에 대한 내용을 기반으로 사용자의 질문에 답변합니다.

사용하는 노드

  • Text Splitters - Recursive Character Text Splitter Chunk Size와 Chunk Overlap을 반영하여 ["\n\n", "\n", " ", ""]을 기준으로 분할 하는 Text Splitter

  • Document Loaders - Pdf File Pdf 파일을 업로드할 수 있는 기능

  • Vector Stores - Chroma Upsert Document 문서를 저장할 수 있는 Chroma의 Vector Store

  • Embeddings - OpenAI Embeddings OpenAI에서 제공하는 Embedding 모델

  • Chat Models - ChatOpenAI OpenAI에서 지원하는 gpt-3.5나 gpt-4 모델

  • Memory - Buffer Memory AI와 사용자의 채팅을 기억하는 역활을 수행

  • Chains - Conversational Retrieval QA Chain Vector Store에 저장된 정보를 기반으로 사용자와 AI의 대화를 Memory에 기억하며 답변하는 Chain

다중 PDF

단일 PDF 사용 방법과 크게 다르지 않지만 Multi Retrieval QA Chain을 사용하여 사용자의 질문에 알맞는 문서를 선택하여 해당 문서의 내용을 기반으로 답변합니다.

사용하는 노드

  • Text Splitters - Recursive Character Text Splitter Chunk Size와 Chunk Overlap을 반영하여 ["\n\n", "\n", " ", ""]을 기준으로 분할 하는 Text Splitter

  • Document Loaders - Pdf File Pdf 파일을 업로드할 수 있는 기능

  • Vector Stores - Chroma Upsert Document 문서를 저장할 수 있는 Chroma의 Vector Store

  • Embeddings - OpenAI Embeddings OpenAI에서 제공하는 Embedding 모델

  • Chat Models - ChatOpenAI OpenAI에서 지원하는 gpt-3.5나 gpt-4 모델

  • Retriever - Vector Store Retriever Vector Store의 Retriever를 보다 자세하게 서술할 수 있게 도와주는 기능

  • Chains - Multi Retrieval QA Chain 여러개의 Retireval를 연결하여 사용하는 Chain

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