GiovanniPasq/agentic-rag-for-dummies

어떤 프로젝트인가요?

핵심 기능

• 01검색에는 작은 자식 청크를 사용하고 문맥 제공에는 더 큰 부모 청크를 반환하는 계층형 인덱싱.
• 02누락된 세부 정보를 사용자에게 물어보도록 처리를 일시 중지하는 기능을 포함한 질의 재작성 및 명확화.
• 03복잡한 질문을 하위 질의로 나누는 병렬 에이전트 서브그래프.
• 04초기 검색 결과가 충분하지 않을 때 다시 질의하는 자기 수정 기능.
• 05프롬프트를 간결하게 유지하는 문맥 압축 및 대화 요약.
• 06로컬 Ollama 지원과 OpenAI, Anthropic, Google 모델 사용 예제.

활용 사례

• LangGraph를 사용한 에이전트형 RAG 워크플로의 구조 학습.
• PDF를 대상으로 하는 문서 질의응답 챗봇 프로토타이핑.
• 모델이나 검색 계층을 교체해야 하는 맞춤형 RAG 시스템의 시작점.
• RAGAS 평가를 통한 검색 및 답변 품질 비교.

빠른 시작

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   공식 사이트에서 Ollama를 설치합니다

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   기본 로컬 모델을 pull합니다

   ollama pull granite4.1:8b
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   노트북의 Python 종속 항목을 설치합니다(튜토리얼 셀을 순서대로 실행하세요)

   pip install -qU langchain-openai

사용 전 알아둘 점

• !실행 가능한 앱은 Ollama를 우선적으로 사용하며 로컬 모델이 필요합니다. 8B 미만의 소형 모델은 환각을 일으키거나 검색 지침을 무시할 수 있습니다.
• !클라우드 제공업체를 이용하려면 본인 API 키가 필요하며 사용 비용이 발생합니다.
• !README에서는 이 프로젝트를 튜토리얼로 설명하므로, 모듈형 앱을 프로덕션에서 사용하려면 조정이 필요할 수 있습니다.

토픽

자주 묻는 질문

agentic-rag-for-dummies은(는) 무엇인가요?

LangGraph 기반의 모듈형 Agentic RAG 튜토리얼로, 계층형 인덱싱과 대화 메모리, 질의 명확화 기능을 제공합니다. Agentic RAG for Dummies는 에이전트가 문서를 언제, 어떻게 검색할지 결정하는 검색 증강 생성 시스템을 만드는 방법을 보여주는 학습 자료이자 확장 가능한 프로젝트입니다. 단계별 학습을 위한 인터랙티브 노트북과 LLM 공급자, 임베딩 모델, PDF 변환기, 에이전트 워크플로를 각각 교체할 수 있는 모듈형 프로젝트로 구성되어 있습니다.

agentic-rag-for-dummies은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?

agentic-rag-for-dummies은(는) MIT 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.

agentic-rag-for-dummies은(는) 아직 유지보수되고 있나요?

활발히 유지보수 중. agentic-rag-for-dummies의 마지막 커밋은 2026년 10월 17일입니다.

agentic-rag-for-dummies은(는) 어디에 사용할 수 있나요?

LangGraph를 사용한 에이전트형 RAG 워크플로의 구조 학습. PDF를 대상으로 하는 문서 질의응답 챗봇 프로토타이핑. 모델이나 검색 계층을 교체해야 하는 맞춤형 RAG 시스템의 시작점. RAGAS 평가를 통한 검색 및 답변 품질 비교.

agentic-rag-for-dummies는 어떻게 설치하나요?

공식 사이트에서 Ollama를 설치합니다 기본 로컬 모델을 pull합니다: ollama pull granite4.1:8b 노트북의 Python 종속 항목을 설치합니다(튜토리얼 셀을 순서대로 실행하세요): pip install -qU langchain-openai

agentic-rag-for-dummies은(는) 어디서 받을 수 있나요?

소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/GiovanniPasq/agentic-rag-for-dummies