랭체인으로 RAG 개발하기: 1.1.4 RAG 구현 방법 -3

FAISS를 이용하여 벡터 검색을 구현하는 방법은 다음과 같습니다.

코드

# 랭체인에서 PDF 문서를 불러오기 위해 사용하는 코드
from langchain.document_loaders import PyPDFLoader

# PDF 문서 로드
loader = PyPDFLoader("data/company_documents.pdf")
documents = loader.load()

from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

# 문서를 벡터로 변환하여 저장
vectorstore = FAISS.from_documents(documents, OpenAIEmbeddings())

(3) LLM과 통합

마지막으로 LLM과 통합하여 검색 기반 답변을 생성합니다. 사용자 질문과 RAG 검색 결과를 LLM 모델에 보내 결과를 생성하는 단계입니다.

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