🚀 FastAPI 기반 로컬 LLM + RAG 챗봇 – 3.2.3 Next.js의 데이터 페칭 전략 (App Router 방식)

🚀 FastAPI 기반 로컬 LLM + RAG 챗봇 – 3.2.3 Next.js의 데이터 페칭 전략 (App Router 방식)이번 글에서는 Next.js 13+ App Router에서 데이터를 가져오는 방법과 함께 React Query 사용 시 발생하는 No QueryClient set 오류를 해결하는 방법을 다룹니다.✅ 서버 컴포넌트 및 클라이언트 컴포넌트에서 데이터 패칭을 수행하는 최적의 방법을 설명합니다.✅ React Query에서 QueryClientProvider를 올바르게 설정하는 방법을 실습합니다.📌 1. Next.js 13+ App Router에서의 데이터 패칭 개요Next.js 13+ App Router에서는 서버 컴포넌트와 클라이언트 컴포넌트를 명확하게 구분해야 합니다.서버 사이드..
project/로컬 LLM + RAG 기반 AI 채팅봇 만들기 2025. 2. 27. 14:35
🚀 FastAPI 기반 로컬 LLM + RAG 챗봇 만들기 – FastAPI에서 Ollama API 호출 구현

🚀 FastAPI 기반 로컬 LLM + RAG 챗봇 만들기 – FastAPI에서 Ollama API 호출 구현이번 글에서는 FastAPI에서 Ollama API를 호출하는 기능을 구현합니다.✅ FastAPI 엔드포인트 생성 → Ollama API 요청 코드 작성 → API 실행 및 테스트 순서로 진행됩니다.📌 1. FastAPI에서 Ollama API 호출 방식FastAPI가 Ollama API를 호출하는 방식은 다음과 같습니다.사용자 → (1) FastAPI → (2) Ollama API → (3) FastAPI 응답 → (4) 사용자에게 결과 반환1️⃣ 사용자 → FastAPI에 POST /chat/ 요청을 보냄2️⃣ FastAPI → Ollama API(http://localhost:11434/..
project/로컬 LLM + RAG 기반 AI 채팅봇 만들기 2025. 2. 26. 22:12
🚀 FastAPI 기반 로컬 LLM + RAG 챗봇 만들기 – 2.2.1 FastAPI에서 Ollama API 호출 개요

🚀 FastAPI 기반 로컬 LLM + RAG 챗봇 만들기 – 2.2.1 FastAPI에서 Ollama API 호출 개요이번 글에서는 FastAPI와 Ollama를 연동하는 개념과 방식을 살펴봅니다.✅ Ollama API 개념 → FastAPI와 Ollama의 연동 방식 → Ollama API 활용 가능성 순서로 설명합니다.📌 1. Ollama API란?✅ Ollama 개요Ollama는 로컬에서 LLM(대형 언어 모델, Large Language Model)을 실행할 수 있도록 지원하는 프레임워크입니다.이를 통해 클라우드 의존도를 줄이고, 로컬 환경에서 AI 모델을 쉽게 배포 및 실행할 수 있습니다.✅ Ollama의 주요 기능:로컬 LLM 실행 → 인터넷 없이도 AI 모델 사용 가능다양한 모델 지원 ..
project/로컬 LLM + RAG 기반 AI 채팅봇 만들기 2025. 2. 26. 21:41
🚀 FastAPI 기반 로컬 LLM + RAG 챗봇 만들기 – FastAPI 프로젝트 구조 및 설정

🚀 FastAPI 기반 로컬 LLM + RAG 챗봇 만들기 – FastAPI 프로젝트 구조 및 설정이 글에서는 FastAPI 프로젝트 구조를 설계하고, 환경 변수 설정과 PostgreSQL 연결을 설정하는 과정을 다룹니다.✅ 프로젝트 폴더 구조 → .env 설정 → PostgreSQL 연결 → FastAPI의 Dependency Injection 활용 순서로 진행됩니다.📌 1. FastAPI 프로젝트 폴더 구조 구성FastAPI 프로젝트의 구조를 체계적으로 구성하면 유지보수와 확장성이 쉬워집니다.다음과 같은 폴더 구조를 사용합니다.fastapi-llm-chatbot/│── app/│ ├── api/ # API 라우터 관리│ │ ├── v1/│ │ │ ├..
project/로컬 LLM + RAG 기반 AI 채팅봇 만들기 2025. 2. 26. 17:14
🚀 FastAPI 기반 로컬 LLM + RAG 챗봇 만들기 – Ollama 및 LLaMA3 모델 설정

🚀 FastAPI 기반 로컬 LLM + RAG 챗봇 만들기 – Ollama 및 LLaMA3 모델 설정이 글에서는 Ollama를 설치하고 LLaMA3-Korean-Blossom 모델을 FastAPI와 연동하는 과정을 다룹니다.✅ Ollama 설치 → LLaMA3 모델 다운로드 → 모델 등록 및 테스트 순서로 진행됩니다.📌 1. Ollama란?Ollama는 로컬에서 LLM(대형 언어 모델, Large Language Model)을 실행할 수 있도록 지원하는 프레임워크입니다.이를 통해 클라우드 의존도를 줄이고, 로컬 환경에서 AI 모델을 쉽게 배포 및 실행할 수 있습니다.✅ Ollama의 주요 기능:로컬 LLM 실행 → 인터넷 없이도 AI 모델 사용 가능다양한 모델 지원 → LLaMA3, Mistral, ..
project/로컬 LLM + RAG 기반 AI 채팅봇 만들기 2025. 2. 26. 16:06
🚀 FastAPI 기반 로컬 LLM + RAG 챗봇 만들기 – Python 및 필수 라이브러리 설치

🚀 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..
project/로컬 LLM + RAG 기반 AI 채팅봇 만들기 2025. 2. 26. 13:41
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