FastAPI 기반 로컬 LLM과 RAG를 활용한 챗봇 - 프로젝트 개요

FastAPI 기반 로컬 LLM과 RAG를 활용한 챗봇 개발 소개

최근 ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)의 등장으로 챗봇 기술은 비약적으로 발전했습니다. 하지만 클라우드 기반 서비스는 개인정보 보호나 보안상의 이유로 활용이 제한될 수 있습니다. 이런 상황에서 로컬 환경에서 LLM을 구동하는 챗봇은 강력한 대안으로 떠오르고 있습니다.

본 시리즈에서는 FastAPI, Ollama, LangChain, PostgreSQL + pgvector를 활용하여 완벽한 로컬 환경에서 구동되는 LLM 기반의 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 챗봇을 직접 구현하는 방법을 단계별로 소개합니다.

📌 주요 기술 스택 소개

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• FastAPI
  • Python 기반의 빠르고 효율적인 API 개발 프레임워크로, REST API 구현 및 관리가 매우 쉽습니다.
• Ollama
  • 로컬 환경에서 간편하게 LLM을 실행하고 관리할 수 있도록 지원하는 오픈소스 도구로, 다양한 오픈소스 모델을 손쉽게 활용할 수 있습니다.
• LangChain
  • LLM 애플리케이션 개발을 간소화하는 강력한 프레임워크로, 다양한 데이터 소스와 모델을 통합해주는 기능을 제공합니다.
• PostgreSQL + pgvector
  • PostgreSQL 데이터베이스에 벡터 데이터를 저장하고 효율적으로 관리할 수 있도록 지원하는 확장 모듈로, 벡터 유사도 검색이 가능합니다.
• React
  • 현대적인 웹 애플리케이션 개발을 위한 JavaScript 프레임워크로, 사용자 친화적인 챗봇 UI를 구축하는 데 탁월한 선택입니다.

🚀 이 시리즈를 통해 배우게 될 내용

1. 로컬 환경에서 LLM을 구축하고 관리하는 방법
2. RAG(Retrieval-Augmented Generation) 개념과 구현 원리
3. 벡터 데이터베이스 구축과 활용 (PostgreSQL + pgvector)
4. FastAPI를 활용한 챗봇 API 구축 및 문서화
5. React를 이용한 사용자 친화적인 챗봇 프론트엔드 구현 (상세 예제 포함)
6. Docker를 이용한 컨테이너 기반의 쉬운 배포 방법
7. 성능 모니터링 및 유지보수를 위한 고급 전략

이 과정을 마치고 나면, 여러분은 자신만의 로컬 LLM 챗봇을 구축하고, 원하는 용도에 맞게 자유롭게 확장하고 관리할 수 있는 능력을 갖추게 될 것입니다.

다음 글에서는 프로젝트 목표와 개발 환경 설정 방법부터 본격적으로 시작하겠습니다. 함께 성장하는 기회가 되기를 바랍니다. 🚀

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