LangChain-Chatchat을 이용해 오픈소스 LLM과 로컬 지식 기반으로 완전한 RAG 파이프라인을 사적으로 실행하세요.
요약
LangChain-Chatchat을 사용하면 외부 API 의존성 없이 오픈소스 LLM과 로컬 지식 기반으로 완전한 RAG 파이프라인을 사적으로 구축하고 운영할 수 있습니다. Xinference나 Ollama를 통해 ChatGLM, Qwen2, Llama3 등 다양한 모델을 지원하며, LangChain, FastAPI, Streamlit으로 모듈화되어 개발 편의성이 높습니다.
핵심 포인트
- 오픈소스 LLM과 로컬 지식 기반으로 RAG 파이프라인 구축 가능
- Xinference/Ollama를 통해 ChatGLM, Qwen2, Llama3 등 지원
- 외부 API 의존성 없이 완전한 오프라인 배포가 핵심 기능
- LangChain, FastAPI, Streamlit 기반의 모듈식 아키텍처
LangChain-Chatchat은 오픈소스 LLM과 로컬 지식 기반을 사용하여 전체 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 파이프라인을 사적으로 운영할 수 있게 해줍니다.
- Xinference 또는 Ollama를 통해 ChatGLM, Qwen2, Llama3 등을 지원합니다.
- 외부 API 의존성 없이 완전히 오프라인 배포가 가능합니다.
- 모듈식 사용을 위해 LangChain, FastAPI, Streamlit으로 구축되었습니다.
- 주요 오픈소스 임베딩 모델 및 벡터 데이터베이스와 연동됩니다.
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