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베타
Advanced RAG
PyQt6 문서 질의응답 데스크톱
FAISS + Sentence-Transformers 로 사내 문서를 임베딩하고, GUI 에서 자연어로 질문하면 근거 문단과 함께 답을 돌려주는 오프라인 RAG 도구.
⬇ 위 버튼으로
AdvancedRAG_Setup_1.0.0.exe 설치본을 받을 수 있습니다.📸 스크린샷 (9)
배경
사내 문서에서 답을 찾을 때 질문이 조금만 달라도 검색이 빗나가고, 결과에 근거가 없어 신뢰하기 어렵습니다. 출처가 분명한 답을 빠르게 얻는 것이 목표입니다.
핵심 기능
- 벡터 검색(FAISS) + 키워드 검색(BM25) 이중 경로 검색·융합
- 질문 재작성·확장으로 표현이 바뀐 질문도 대응
- 로컬 LLM(Ollama)으로 결과를 재정렬해 관련 없는 문단 제거
- 답변에 문서 경로·페이지 등 근거(출처) 표시
- 로컬 문서에 답이 없으면 웹 검색으로 폴백
- 분석 → 검색 → 재정렬 → 생성 각 단계 실시간 진행 표시
동작 방식
문서를 청크로 나눠 sentence-transformers로 임베딩해 FAISS에 색인하고, BM25 키워드 색인을 함께 만듭니다. 두 경로 결과를 융합해 Ollama LLM이 근거 기반으로 답을 생성하며, FastAPI 서버·PyQt6 GUI·웹 UI를 함께 제공합니다.
사용 방법
- PDF·DOCX·PPT·HWP 문서를 폴더에 넣고 '학습'을 누른다
- 채팅창에 질문하면 검색 단계가 실시간으로 표시된다
- 답변 아래의 출처(문서·페이지)를 확인한다
- API 서버 또는 GUI 실행본으로 배포한다
분류: AI · 원본 경로: D:\python_Project\advanced_rag