• 구체적인 방향성은 아직 정해지지 않아, 다음 주에 더 회의를 진행할 예정입니다.

• 오늘 나온 의견

  • langchain을 이용한 LLM 프로그램

  • 정렬 알고리즘, 탐색 알고리즘을 이용한 프로그램

• 주제 방향성은 langchain을 이용한 RAG LLM application 입니다.

• 에브리타임에서 많이 올라오는 중부대학교 졸업 학점 기준을 바탕으로 서비스를 제공할 예정이고, 외국인 친구들을 위해 다양한 언어도 제공할 계획을 가지고 있습니다.

https://quiver-kumquat-04b.notion.site/Concepts-and-Flow-of-LLM-RAG-and-LangChain-111d6c8002ba804daf64d2f728610338?pvs=4

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• 이번 주는 RAG, LLM, langchain의 전반적인 이해를 하는 것을 목표로 진행함.

• 전반적인 개념 이해가 완료되는 시점 부터는 간단한 RAG 프로그램을 개발하거나 만들어진 RAG 프로그램을 분석할 예정임.

• 이후, 학교 졸업 기준 학점 PDF 파일을 가지고, 개발 진행.

• openai API가 유료여서 Upstage API로 무료 토큰(5달러)으로 개발을 진행할 예정.

• 사용자에게 배포는? → 각자의 api 키를 입력받아 구동하도록 개발하거나, 적절한 요금을 결제해서 demo 까지 구현할 예정.

• Chat GPT에 pdf 파일을 올리고 원하는 정보(졸업 기준 학점)를 요청하면 올바르지 않은 답을 올바른 것처럼 출력해주는 현상 확인 완료(할루시네이션)

• 각각의 링크에 있는 langchain 코드를 분석하고 클론 코딩을 진행함.

  • 준혁 : https://github.com/avrabyt/MemoryBot

  • 예준 : https://github.com/exit1100/RAG-LLM-chatbot

  • 두안 : 분석 진행중

• 이번 주부터 개발 부분을 나눠서 중부대학교 졸업 챗봇 프로그램 개발 진행.

  • 예준 : Vector DB 설정 및 RAG Chain 구현

  • 두안 : streamlit 프론트 구현

  • 준혁 : LLM history 및 프롬프트 구현

• 프로젝트 개발 및 배포 완료

• 발표자료 제작 및 검토 완료

• 팀원들과 함께 고생했다고 덕담 완료

팀원 : 신준혁, 이예준, 원민두안

주제 : 중부대학교 졸업 챗봇 with RAG

고생하셨습니다 ^^

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