rapidloop/ragdemo
📦 오픈 소스 프로젝트rapidloop
PostgreSQL, pgvector, Ollama 및 Go를 활용한 깔끔하고 실용적인 RAG 파이프라인 구현체입니다.
ragdemo 저장소는 Go 환경에서 RAG를 구현하기 위한 간결하고 효과적인 아키텍처 패턴을 제공합니다. pgvector 확장을 통해 PostgreSQL을 벡터 데이터베이스로 활용함으로써 고차원 임베딩을 효율적으로 저장하고 검색하는 방법을 보여줍니다. 이 프로젝트는 Ollama를 사용하여 LLM 상호작용의 복잡성을 추상화하며, 외부 API 비용이나 개인정보 보호 문제 없이 로컬에서 Llama 3를 실행할 수 있게 합니다.
주요 기술 구성 요소로는 문서 수집, 임베딩 생성 및 의미론적 검색을 처리하기 위한 Go 표준 라이브러리와 데이터베이스 드라이버 사용이 포함됩니다. 이 구현은 텍스트를 벡터로 변환하고, Postgres 내에서 유사도 검색을 수행하며, 검색된 문맥을 Llama 3 프롬프트에 주입하는 워크플로우를 강조합니다. 로컬 데이터 주권을 중요시하고 관계형 데이터베이스와 현대적인 생성형 AI 프레임워크 간의 통합을 이해하려는 엔지니어에게 훌륭한 출발점이 됩니다.
💡하이라이트
- ├─Go 기반의 RAG 아키텍처 구현
- ├─PostgreSQL pgvector 통합
- └─Ollama를 통한 로컬 Llama 3 실행
🎯대상
- ├─백엔드 개발자
- └─AI 엔지니어