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🚀 FastAPI 기반 로컬 LLM + RAG 챗봇 만들기 – Python 및 필수 라이브러리 설치FastAPI를 활용하여 로컬 LLM + RAG 챗봇을 개발하기 위해 필요한 Python 환경 및 필수 라이브러리를 설치하는 과정을 다룹니다.📌 1. Python 설치 및 환경 설정✅ 1️⃣ Python 버전 확인 및 설치FastAPI 및 LangChain을 사용하려면 Python 3.8 이상이 필요합니다.아래 명령어로 Python 버전을 확인하세요.python --version✅ Python이 설치되지 않은 경우공식 사이트에서 최신 버전을 다운로드하여 설치하세요.✅ Python이 이미 설치된 경우최신 버전으로 업데이트하려면:python -m ensurepip --default-pippython -m p..

FastAPI 기반 로컬 LLM + RAG 챗봇 만들기 – LangChain 및 RAG 개념과 활용1.2.3 LangChain 및 RAG 개념 소개이번 글에서는 **LangChain과 RAG(Retrieval-Augmented Generation)**의 개념을 살펴보고, 이를 활용하여 LLM의 응답 정확도를 향상시키는 방법을 알아봅니다.1. LangChain이란?🔹 LangChain 개요LangChain은 LLM 애플리케이션을 쉽게 개발할 수 있도록 지원하는 오픈소스 프레임워크입니다.주요 역할은 LLM과 데이터베이스, 외부 API, 문서 저장소 등을 연동하여 보다 정교한 AI 애플리케이션을 구축하는 것입니다.✅ LangChain의 핵심 기능LLM과 외부 데이터 연동 (RAG 구현)LLM 응답 최적화 및..

FastAPI 기반 로컬 LLM과 RAG를 활용한 챗봇 개발 소개최근 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 소개FastAPIPython 기반의 빠르고 효율적인 API 개발 프레임워..