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로컬 LLM + RAG 기반 AI 채팅봇 만들기8.2 추가 기능 및 향후 발전 방향이번 장에서는 프로젝트를 확장할 수 있는 추가 기능과 미래 발전 가능성을 살펴보겠습니다.현재 구축된 챗봇을 더 발전시키기 위해 성능 개선, AI 모델 업데이트, 새로운 기술 도입 등의 전략을 고민해 봅니다.1) 고급 검색 기능 추가 (강화된 RAG 적용)✅ ① 현재 RAG 검색 방식의 한계현재 FAISS 기반 벡터 검색 엔진을 활용하여 문서를 검색하지만,→ 정확도가 부족할 수 있으며 대량의 문서 검색 시 속도가 저하될 수 있음더 정교한 검색이 필요할 경우 하이브리드 검색 기법 적용 가능✅ ② 하이브리드 검색 (벡터 검색 + 키워드 검색 결합)벡터 검색(FAISS) + Elasticsearch 키워드 검색을 함께 사용하여 더..

로컬 LLM + RAG 기반 AI 채팅봇 만들기8.1 프로젝트 개발 과정 정리이번 장에서는 로컬 LLM과 RAG 기반 AI 챗봇 프로젝트의 개발 과정과 주요 기술을 정리합니다.또한, 프로젝트를 진행하면서 배운 점과 개선할 점을 정리하여향후 프로젝트 확장 및 최적화 방향을 고민해보겠습니다.1) 프로젝트 개요 및 목표✅ 프로젝트 목표클라우드가 아닌 로컬 환경에서 실행되는 LLM 기반 AI 챗봇 개발RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술을 활용한 검색 기반 보강 생성 적용WebSocket을 통한 실시간 채팅 지원PostgreSQL 및 FAISS를 활용한 대화 기록 및 벡터 검색 엔진 구축SvelteKit을 활용한 사용자 친화적인 UI 구현 및 배포✅ 주요 사용 기술 스택카테고리 ..

로컬 LLM + RAG 기반 AI 채팅봇 만들기7.3 시스템 확장 및 추가 기능 구현이제 기본적인 AI 챗봇 기능이 완성되었으므로,더 많은 사용자 환경에서 활용할 수 있도록 시스템을 확장하고 추가 기능을 구현하겠습니다.이번 단계에서는 다국어 지원, 추천 시스템, AI 챗봇 기능 확장 등을 다룹니다.1) 다국어 지원 (Multilingual AI 챗봇)✅ ① 다국어 번역 기능 추가LLM이 한 언어로만 응답하는 경우 다국어 환경에서는 불편함이 발생할 수 있습니다.이를 해결하기 위해 자동 번역 기능을 추가하여 다국어 대응합니다.📌 OpenAI의 GPT-4 번역 API 활용suspend fun translateText(text: String, targetLanguage: String): String { ..