ragChatbot은 개발자 중심의 프레임워크로, 검색 보강 생성 챗봇의 제작을 간소화하도록 설계되었습니다. LangChain 파이프라인과 OpenAI 또는 기타 LLM API를 결합하여 사용자 지정 문서 코퍼스에 대한 질의 처리를 수행합니다. 사용자는 PDF, DOCX, TXT 형식의 파일을 업로드하고, 텍스트를 자동으로 추출하며, 인기 모델을 사용하여 임베딩을 생성할 수 있습니다. 이 프레임워크는 FAISS, Chroma, Pinecone과 같은 다수의 벡터 저장소를 지원하여 효율적인 유사성 검색이 가능합니다. 다중 턴 대화를 지원하는 대화형 메모리 계층과 프롬프트 템플릿 및 검색 전략을 커스터마이징할 수 있는 모듈형 아키텍처를 제공합니다. 간단한 CLI 또는 웹 인터페이스를 통해 데이터를 인제스트, 검색 매개변수 구성, 컨텍스트 기반의 정확하고 관련성 높은 사용자 질문 답변을 위한 채팅 서버를 실행할 수 있습니다.

DocGPT는 자연스러운 대화 인터페이스를 제공하여 문서에서 정보 추출과 Q&A를 간소화하도록 설계되었습니다. 사용자들은 PDF, Word, PowerPoint 형식의 문서를 업로드하며 텍스트 파서를 통해 처리됩니다. 컨텐츠는 조각으로 나뉘고 OpenAI 임베딩 모델로 임베드된 후 FAISS 또는 Pinecone과 같은 벡터 데이터베이스에 저장됩니다. 사용자가 질의를 제출하면, DocGPT는 유사성 검색으로 가장 관련성 높은 텍스트 조각을 찾아내어 ChatGPT를 활용하여 정확한 컨텍스트 기반 답변을 생성합니다. 실시간 채팅, 문서 요약, 도메인 특화 프롬프트 사용자 정의를 지원하며, Python과 Streamlit UI로 손쉽게 배포하고 확장할 수 있습니다.