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metadata

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sdk: gradio
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RAG6 AgenticAI - 개선된 RAG 검색 챗봇

RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기반의 문서 검색 및 질의응답 챗봇 시스템입니다.

주요 기능

• 텍스트 기반 챗봇 (RAG)
• 음성 인식 기반 대화
• 문서 파일 업로드 및 인덱싱
• 다양한 LLM 모델 지원
• 관리자 인증 기능

시스템 아키텍처

이 시스템은 다음과 같은 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다:

1. Flask 웹 서버: 프론트엔드 및 API 제공
2. VectorRetriever: 문서 인덱싱 및 벡터 검색
3. ReRanker: 검색 결과 재순위화
4. LLM 인터페이스: 다양한 LLM API 연결
5. STT(Speech-to-Text): 음성 인식 지원

개선된 기능

이번 버전에서는 다음과 같은 개선 사항이 적용되었습니다:

• 안정성 향상: 리트리버 초기화 실패 문제 해결
• 오류 처리 강화: 초기화 실패 원인 추적 및 명확한 피드백 제공
• 모듈화 개선: 코드 분할 및 기능별 모듈화로 유지보수성 향상
• 상태 관리: 앱 준비 상태와 초기화 성공 여부 분리 관리
• 사용자 경험: 오류 발생 시에도 앱 접근성 유지와 명확한 피드백

설치 및 실행

# 가상환경 생성 및 활성화
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # 또는 Windows: venv\Scripts\activate

# 의존성 설치
pip install -r requirements.txt

# 앱 실행
python app.py

환경 변수

필요한 환경 변수는 다음과 같습니다:

• ADMIN_USERNAME: 관리자 사용자명 (기본값: "admin")
• ADMIN_PASSWORD: 관리자 비밀번호 (기본값: "rag12345")
• FLASK_SECRET_KEY: Flask 세션 암호화 키
• PORT: 서버 포트 (기본값: 7860)

라이센스

MIT License

Check out the configuration reference at https://huggingface.co/docs/hub/spaces-config-reference