SaiAkhil066/CORTEX-AI-SUPER-RAG

어떤 프로젝트인가요?

핵심 기능

• 01각 답변에서 사용한 내용의 출처 파일과 페이지 번호를 표시합니다.
• 02BM25 키워드 검색과 FAISS 벡터 검색을 결합한 하이브리드 검색을 제공합니다.
• 03질문에 파일명이 포함되어 있으면 해당 파일로 검색 범위를 제한합니다.
• 04cross-encoder 리랭킹으로 후보 내용을 관련도순으로 정렬합니다.
• 05내 질문 세트에서 검색 설정을 비교하는 평가 도구가 내장되어 있습니다.
• 06지식 베이스를 디스크에 저장하며 나중에 내용을 추가할 수 있습니다.

활용 사례

• 내부 핸드북, 계약서 또는 보고서가 담긴 폴더를 클라우드 서비스에 보내지 않고 검색할 때.
• RAG 기법을 실험하고 자체 문서에서 어떤 기법이 효과적인지 측정할 때.
• 노트북에서 Ollama 모델을 사용해 문서 질의응답 도구를 프로토타이핑할 때.

빠른 시작

1. 1

   저장소를 클론합니다

   git clone https://github.com/SaiAkhil066/CORTEX-AI-SUPER-RAG.git
2. 2

   프로젝트 폴더로 이동해 Python 종속 항목을 설치합니다

   cd CORTEX-AI-SUPER-RAG pip install -r requirements.txt
3. 3

   Ollama에서 채팅 모델과 임베딩 모델을 Pull합니다

   ollama pull llama3.1:8b ollama pull nomic-embed-text
4. 4

   앱을 시작하고 http://localhost:8501 을 엽니다

   python -m streamlit run app.py

사용 전 알아둘 점

• !Ollama를 설치해 로컬에서 실행해야 하며, 모델을 실행할 수 있는 컴퓨터가 필요합니다.
• !노트북에서는 8B 모델의 답변에 대략 30~90초가 걸릴 수 있습니다.
• !README 벤치마크에 따르면 비율 계산과 같은 작업은 기본 8B 모델에서 여전히 취약합니다.

포함된 컬렉션

토픽

자주 묻는 질문

CORTEX-AI-SUPER-RAG은(는) 무엇인가요?

Ollama에서 실행되며 PDF, Word, 텍스트 파일을 대상으로 파일명과 페이지를 출처로 표시해 답변하는 로컬 RAG 앱입니다. Cortex RAG에서는 PDF, Word 문서 또는 텍스트 파일을 업로드하고 일상적인 언어로 질문할 수 있습니다. 각 답변에는 근거가 된 파일과 페이지, 그리고 사용된 내용이 표시됩니다. 모든 작업은 Ollama를 통해 내 컴퓨터에서 실행되므로 API 키가 필요 없고 클라우드에 파일을 업로드하지 않아도 됩니다.

CORTEX-AI-SUPER-RAG은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?

CORTEX-AI-SUPER-RAG은(는) MIT 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.

CORTEX-AI-SUPER-RAG은(는) 아직 유지보수되고 있나요?

6개월 이내 업데이트. CORTEX-AI-SUPER-RAG의 마지막 커밋은 2026년 9월 28일입니다.

CORTEX-AI-SUPER-RAG은(는) 어디에 사용할 수 있나요?

내부 핸드북, 계약서 또는 보고서가 담긴 폴더를 클라우드 서비스에 보내지 않고 검색할 때. RAG 기법을 실험하고 자체 문서에서 어떤 기법이 효과적인지 측정할 때. 노트북에서 Ollama 모델을 사용해 문서 질의응답 도구를 프로토타이핑할 때.

CORTEX-AI-SUPER-RAG는 어떻게 설치하나요?

저장소를 클론합니다: git clone https://github.com/SaiAkhil066/CORTEX-AI-SUPER-RAG.git 프로젝트 폴더로 이동해 Python 종속 항목을 설치합니다: cd CORTEX-AI-SUPER-RAG pip install -r requirements.txt Ollama에서 채팅 모델과 임베딩 모델을 Pull합니다: ollama pull llama3.1:8b ollama pull nomic-embed-text 앱을 시작하고 http://localhost:8501 을 엽니다: python -m streamlit run app.py

CORTEX-AI-SUPER-RAG은(는) 어디서 받을 수 있나요?

소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/SaiAkhil066/CORTEX-AI-SUPER-RAG