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RAG #02. 실전: 빽다방 문서 pgvector 임베딩 튜토리얼을 공개합니다. 많은 관심과 널리 공유 부탁드립니다. 🥳
파이썬사랑방 튜토리얼
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목차

  • RAG #01. RAG 밑바닥부터 웹 채팅까지
    • 1. LLM은 어떤 질문이든 답변을 할려고 노력합니다.
    • 2. 튜토리얼 실습 준비
    • 3. 비용 계산 함수
    • 4. 대화 시작 시에 한 번에 모든 지식을 제공하기
    • 5. 전형적인 RAG
      • 5.1. 1단계. 지식 변환 (Load)
      • 5.2. 2단계. 지식을 쪼개기 (Split)
      • 5.3. 3단계. 지식 표현 (Embed)
      • 5.4. 4단계. 지식 저장 (Store)
      • 5.5. 5단계. 지식 검색 (Search) 및 LLM 요청/응답
      • 5.6. 전형적인 RAG (랭체인 버전)
    • 6. 장고로 RAG 웹 채팅 만들기 (장고 초보)
      • 6.1. 프로젝트 다운로드 및 초기 구동
      • 6.2. 웹소켓 채팅 페이지 접속 테스트
      • 6.3. HTML Form 기반으로 AI 응답 받기
      • 6.4. HTML Form + 바닐라 자바스크립트 기반으로 페이지 전환없이 AI 응답 받기
      • 6.5. HTML Form + HTMX 기반으로 페이지 전환없이 AI 응답 받기
      • 6.6. OpenAI LLM을 활용하여 AI 응답 생성
      • 6.7. tailwindcss/daisyui를 활용한 스타일링
      • 6.8. alpine.js를 활용한 채팅폼 enable/focus 상탯값 처리
      • 6.9. AI RAG 응답 생성
      • 6.10. ColorLog
      • 6.11. AI 응답 메시지에 markdown 변환 지원
      • 6.12. 비동기 뷰와 스트림 처리
      • 6.13. LLM 스트림 응답을 실시간으로 보여주기
    • 7. 감사합니다. 🤩
  • RAG #02. 실전: 빽다방 문서 pgvector 임베딩
    • 1. 실습 준비
    • 2. pgvector DB 생성
    • 3. 장고 모델에 pgvector 적용
    • 4. 빽다방 모델 및 최대 토큰수 유효성 검사
    • 5. django-lifecycle hook을 통한 자동 임베딩
    • 6. make_vector_store 명령 수정
    • 7. 빽다방. 유사도 검색
    • 8. 개선: 쿼리셋 문자열 표현 스타일 다듬기
    • 9. 개선: make_vector_store 명령에서 다수의 INSERT 쿼리를 묶어서 실행
    • 10. 참고: 배치 API 활용하여 비용 절감하기
    • 11. Document 추상화 모델
    • 12. 감사합니다. 🤩
  • [pyhub-ai] 튜토리얼 #01: 30분 만에 LLM 에이전트 만들기
    • 1. 프로젝트 생성 및 ASGI 설정
    • 2. django-pyhub-ai 라이브러리 설치하기
    • 3. 첫 LLM 채팅 챗봇 만들기
    • 4. 첫 데이터 분석 에이전트 챗봇
  • [pyhub-ai] 튜토리얼 #02: 인증 구현하고, 데이터베이스에 채팅 기록 자동 저장하기
    • 1. 인증 구현하기
    • 2. 채팅 기록 자동 저장하기
  • [pyhub-ai] LLM 설정
    • API Key 설정방법
    • Consumer LLM 설정 예시
    • 지원 도구
      • 네이버 도구
      • 멜론 도구
      • 예스24 도구
  • 개발환경 구축 NO 삽질
    • 파이썬 설치 가이드
      • 윈도우에 파이썬 설치
      • macOS에 파이썬 설치
      • 리눅스에 파이썬 설치
    • 가상환경 제대로 알고 사용하기
    • Visual Studio Code
    • 터미널
      • 윈도우 터미널
    • 장고 프로젝트에서의 데이터베이스 설정
      • SQLite
      • Postgres
        • [supabase] Postgres 서비스 활용하기
        • [docker] Postgres 서버 구동하기
        • [linux] Postgres 서버 설치하기
        • Postgres 관리도구 pgAdmin 4
      • MySQL, MariaDB
        • [docker] MySQL 서버 구동하기
      • Oracle
    • Vector Store 구성
      • sqlite-vec
      • pgvector 설치 가이드
        • [supabase] Postgre pgvector 설정하기
        • [docker] Postgre pgvector 서버 구동하기
        • [linux] Postgres 데이터베이스 및 pgvector 확장 설치하기
  • 유틸리티
    • pyhub-git-commit-apply 유틸리티
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[pyhub-ai] LLM 설정¶

django-pyhub-ai 라이브러리에서는 OpenAI, Google, Anthropic, ClovaStudio의 LLM API를 지원합니다.

  • API Key 설정방법
    • 환경변수를 통한 API Key 설정
    • OpenAI API 설정 방법
    • Anthropic API 설정 방법
    • Google API 설정 방법
    • NCP Clova Studio API 설정 방법
  • Consumer LLM 설정 예시
    • LLMMixin
    • 에이전트
    • 데이터 분석 에이전트
  • 지원 도구
    • 도구의 구현 방식
    • 지원하는 도구 예시
    • django-pyhub-ai 에서 지원하는 도구
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