AI를 사용하여 문서에서 지식 그래프(Knowledge Graph) 구축하기
요약
클라우드 AI의 비용과 보안 문제를 해결하기 위해 Ollama를 활용하여 로컬 환경에서 지식 그래프 및 RAG 시스템을 구축하는 방법을 소개합니다. Llama 3.2와 같은 오픈 소스 모델을 사용하여 개인화된 AI 도구를 만드는 가이드를 제공합니다.
핵심 포인트
- Ollama를 통한 로컬 LLM 실행 방법 안내
- 클라우드 API 대비 비용 절감 및 데이터 프라이버시 확보
- RAG, 음성 비서, 코드 리뷰어 등 다양한 로컬 AI 활용 사례
- 오픈 소스 스택을 활용한 개인용 AI 도구 구축 가능성
클라우드 AI의 문제점
모든 토큰에는 비용이 발생합니다. 모든 API 호출이 누적됩니다. 그리고 당신의 데이터는 그들의 서버로 전송됩니다.
로컬 대안
brew install ollama
ollama pull llama3.2
ollama serve
이제 당신의 MacBook에서 GPT-4 수준의 모델을 실행할 수 있습니다. 무료이며, 프라이빗하고, 빠릅니다.
실제 코드 예시
import requests
def ask_local_ai(question):
...
사용 가능한 모델
| 모델 | 크기 | 용도 |
|---|---|---|
| llama3.2 | 2GB | 일반적인 용도 |
| ... |
당신이 구축할 수 있는 것들
- 당신의 문서를 위한 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 시스템
- 오프라인에서 작동하는 음성 비서
- 모든 git 커밋에 대한 코드 리뷰어
- 비용 제로의 콘텐츠 생성기
- 당신을 기억하는 개인용 AI
나의 설정
나는 이 스택을 사용하여 45개의 도구를 만들었습니다. 모두 무료이며, 모두 로컬에서 작동하고, 모두 오픈 소스입니다.
github.com/amrendramishra/ai-tools
JPMorgan Chase의 VP. amrendranmishra.dev에서 AI 도구를 구축 중입니다.
AI 자동 생성 콘텐츠
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