RAG 기반 시각 이미지 상품 검색 시스템
요약
본 프로젝트는 MERN 스택을 기반으로 RAG 파이프라인을 활용하여 시각 이미지 상품 검색 시스템을 구현하는 방법을 제시합니다. Milvus 벡터 DB와 Transformers 인코더, 그리고 Gemma LLM(Ollama 기반)을 결합하여 시각적 유사성 검색 기능을 제공하며, 풀스택 개발 경험과 확장성을 강조합니다.
핵심 포인트
- RAG 파이프라인으로 시각 이미지 상품 검색 시스템 구현 가능
- MERN 스택, Milvus DB, Gemma LLM을 통합한 풀스택 프로젝트
- 시각적 유사성 검색 및 자연어 질의 응답 처리 기능 제공
- 로컬 배포가 용이하며 커스터마이징 가능한 구조를 가짐
RAG 기반 시각 이미지 상품 검색
데모
설명
본 프로젝트는 MERN 스택(MongoDB, Express, React, Node.js)으로 구축된 시각 이미지 상품 검색을 위한 Retrieval Augmented Generation (RAG) 파이프라인을 구현합니다. Milvus 벡터 데이터베이스와 이미지 및 텍스트 임베딩을 위한 Transformers 기반 인코더, 그리고 지능적인 질의 응답 처리를 위해 로컬 Ollama 기반 Gemma LLM을 활용합니다. MIT 라이선스 하에 배포된 이 저장소는 최첨단 벡터 인덱싱, 머신러닝 모델, 사용자 정의 로직을 결합하여 시각적 유사성 검색 시스템을 구현하는 방법을 보여줍니다.
개요
이 저장소의 목표는 다음 요소들의 통합 방식을 보여주는 것입니다:
- 사용자 인터페이스 기능 및 백엔드 로직을 위한 MERN 웹 애플리케이션.
- 상품 임베딩을 저장하고 관리하기 위한 고성능 벡터 데이터베이스 Milvus.
- 임베딩 생성 및 의미론적 표현을 위한 Transformers 라이브러리.
- 자연어 이해를 통해 검색 질의를 향상시키기 위한 Ollama 기반 Gemma LLM.
주요 특징
- React와 Node.js를 사용한 풀스택 구현으로 원활한 개발자 경험 제공.
- 시각적 유사성을 기반으로 관련 상품을 검색하고 검색하는 간단한 REST API 엔드포인트.
- 새로운 모델이나 데이터 소스를 통해 커스터마이징 가능한 검색 전략 및 쉬운 확장성.
- 최소한의 오버헤드와 의존성으로 로컬 배포를 위한 명확한 지침 제공.
AI 자동 생성 콘텐츠
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