Biblos - 의미론적 성경 검색 및 다층적 분석

Biblos는 최첨단 NLP (자연어 처리) 기술과 역사적 주석을 활용하여 성경 텍스트의 의미론적 검색(Semantic search) 및 심층 분석을 수행하는 정교한 도구입니다:

이 강력한 조합은 관련 구절을 찾기 위한 성경 텍스트의 의미론적 검색뿐만 아니라, 원어 연구 및 역사적 해석을 포함한 다층적 분석을 가능하게 합니다.

특징 (Features)

Biblos는 강화된 RAG (Retrieval Augmented Generation, 검색 증강 생성) 아키텍처를 따릅니다:

성경 텍스트는 문장 임베딩 (sentence embeddings)을 사용하여 Chroma 벡터 데이터베이스 (vector database)에 인덱싱됩니다.
사용자가 주제를 검색하면 의미론적 유사성 (semantic similarity)에 따라 관련 구절이 검색됩니다.
상위 결과가 표시되며, 전체 장 보기 및 그리스어 텍스트 (신약 구절의 경우) 옵션이 제공됩니다.
그리스어 단어는 Dodson Greek Lexicon의 정의와 연결됩니다.
관련 교부 (Church Fathers) 주석이 검색되어 표시됩니다.
선택된 결과들이 수집되어 Claude로 전달되어 요약 (summarization)을 생성합니다.

이 아키텍처는 검색을 위한 밀집 벡터 검색 (dense vector search)과 다층적인 문맥 정보 (contextual information), 그리고 요약을 위한 강력한 LLM (Large Language Model)을 결합합니다.

UI는 쉬운 탐색을 위해 Streamlit으로 구축되었으며, 유지보수를 위해 Python 코드가 모듈화되었습니다.

로컬에서 Biblos를 실행하려면:

pip install -r requirements.txt

임베딩 모델을 다운로드하고 성경 텍스트를 Chroma 데이터베이스로 전처리합니다 (선택 사항 -- 이를 다시 생성하지 않는다면 애플리케이션과 함께 제공되는 기본 임베딩 데이터베이스를 사용할 수 있습니다)

cd data
python create_db.py
python create_commentary_db.py
...

참고: 이 작업은 시간이 오래 걸릴 수 있습니다 (M1 Macbook Pro 기준으로 성경 텍스트에 약 18분 소요되며, 주석 처리에 추가 시간이 소요됨)

export ANTHROPIC_API_KEY ***your_api_key***

streamlit run app.py

Biblos는 다음과 같은 오픈 소스 프로젝트와 리소스를 활용합니다:

Langchain - 구성 가능성 (composability)을 통한 LLM 구축
Chroma - 벡터 유사도 검색 (Vector similarity search)
Anthropic - Claude 요약 모델
instructor-large Embeddings - 텍스트 임베딩 (Text embeddings)
Streamlit - Python 웹 UI
SBL Greek New Testament - 신약 그리스어 텍스트
Dodson Greek Lexicon - 그리스어 단어 정의
Historical Christian Faith Commentaries Database - 교부 (Church Fathers) 주석 데이터베이스

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