HN 공개: Ollama를 활용한 오픈 소스 DocumentAI

rlama 소개

• rlama-CLI: 강력한 문서 질문-응답 도구로, 로컬 Ollama 모델과 연결하여 문서 요구 사항을 관리하고 상호작용할 수 있음.
• 운영체제 지원: macOS, Linux, Windows에서 사용 가능함.

문서 색인

• 문서 폴더 색인: 지능적인 검색 및 쿼리를 위해 문서 폴더를 색인화할 수 있음.
• 다양한 형식 지원: 텍스트, 코드, PDF, DOCX 등 다양한 문서 형식을 지원함.

로컬 처리

• 로컬 처리: Ollama 모델을 사용하여 모든 데이터를 로컬에서 처리하며, 데이터가 외부로 유출되지 않음.

상호작용 세션

• 상호작용 RAG 세션: 문서 지식 기반을 쿼리하기 위한 상호작용 세션을 생성할 수 있음.

관리의 용이성

• 간단한 명령어: RAG 시스템을 생성, 목록화, 삭제하는 간단한 명령어 제공.

개발자 친화적

• Go로 개발: 개발자와 기술 사용자들을 위해 Go 언어로 설계됨.

RAG 시스템 생성 및 관리

• 새로운 RAG 시스템 생성: 문서 폴더를 색인화하여 새로운 RAG 시스템을 생성할 수 있음.
• 상호작용 쿼리 세션 시작: 문서 지식 기반을 쿼리하기 위한 상호작용 세션을 시작할 수 있음.
• RAG 시스템 관리: 필요에 따라 RAG 시스템을 목록화하고 삭제할 수 있음.
• 업데이트 및 버전 관리: RLAMA를 최신 상태로 유지하고 현재 버전을 확인할 수 있음.

예시

• RAG 시스템 생성 예시: llama3 모델을 사용하여 ./docs 폴더의 모든 문서를 색인화하여 "documentation"이라는 새로운 RAG 시스템을 생성할 수 있음.
• 처리 과정: 문서가 처리되는 동안 진행 상황을 확인할 수 있음.

문제 해결

• Ollama 접근 불가: Ollama에 접근할 수 없는 경우.
• 텍스트 추출 문제: 텍스트 추출에 문제가 있는 경우.
• 관련 정보 검색 실패: RAG가 관련 정보를 찾지 못하는 경우.

설치 및 GitHub

• RLAMA 설치: 문서 질문-응답을 간소화하기 위해 RLAMA를 설치할 수 있음.
• GitHub에서 보기: GitHub에서 오픈 소스 프로젝트로 제공됨.