목표 및 프로세스

ㅇ 목표:

개인 pc를 서버로 사용

elasticsearch서비스를 이용해 local LLM을 구성

개인 혹은 추가로 1~2명 정도만 사용하는 '나만의 도서관' RAG서비스를 구축

 

ㅇ 구축 프로세스(feat. Perplexity)

 

1. 하드웨어 준비:
   - 개인 PC를 서버로 활용합니다. 24/7 가동이 가능한 안정적인 PC를 선택하세요.
   - 충분한 RAM(최소 16GB 이상 권장)과 SSD 스토리지를 확보합니다.

2. 운영 체제 설정:
   - Linux 배포판(예: Ubuntu Server)을 설치하여 서버 환경을 구성합니다.
   - 원격 접속을 위해 SSH를 설정합니다.

3. Elasticsearch 설치:
   - Elasticsearch의 오픈 소스 버전을 직접 설치합니다[5].
   - 기본 설정을 조정하여 개인 PC의 리소스에 맞게 최적화합니다.

4. 로컬 LLM 설정:
   - 오픈 소스 LLM(예: LLaMA, GPT-J)을 선택하여 로컬에 설치합니다[8].
   - 필요에 따라 모델을 fine-tuning하여 도서관 관련 태스크에 최적화합니다.

5. RAG 시스템 구축:
   - Python을 사용하여 Elasticsearch와 로컬 LLM을 연동하는 RAG 시스템을 개발합니다[1].
   - 데이터 적재, 쿼리 처리, 결과 생성 등의 기능을 구현합니다.

6. 데이터 준비 및 색인:
   - 도서, 문서 등의 데이터를 수집하고 전처리합니다.
   - Elasticsearch에 데이터를 색인화합니다.

7. 사용자 인터페이스 개발:
   - 간단한 웹 인터페이스를 구축하여 사용자가 쉽게 검색하고 결과를 볼 수 있도록 합니다.
   - Flask나 FastAPI와 같은 경량 웹 프레임워크를 사용할 수 있습니다.

8. 보안 설정:
   - 방화벽 설정, 사용자 인증 등 기본적인 보안 조치를 적용합니다.

9. 백업 시스템 구축:
   - 정기적인 데이터 백업 시스템을 구축하여 데이터 손실을 방지합니다.

이 접근 방식은 클라우드 서비스를 사용하지 않고 개인 PC의 리소스를 최대한 활용하여 비용을 최소화합니다. Elasticsearch와 LLM의 오픈 소스 버전을 사용함으로써 라이선스 비용도 절감할 수 있습니다. 소규모 사용자를 대상으로 하므로 초기에는 이 정도의 설정으로 충분할 것입니다. 필요에 따라 점진적으로 시스템을 확장하고 최적화할 수 있습니다.

Citations:
[1] https://f-lab.kr/insight/optimizing-semantic-search-with-elasticsearch-and-llm
[2] https://www.elastic.co/kr/generative-ai
[3] https://blog.naver.com/n_cloudplatform/221794920035?viewType=pc
[4] https://www.festo.com/net/en-gb_gb/SupportPortal/Files/753582/CPX-E-CEC_2018-09_8075320k1.pdf
[5] https://www.bespinglobal.com/elastic/
[6] https://velog.io/%40hanblueblue/Elastic-Search-1
[7] https://shinwusub.tistory.com
[8] https://www.elastic.co/kr/blog/open-source-llms-guide

 

 

Elasticsearch와 LLM을 활용하여 '나만의 도서관' RAG 시스템을 구축할 때, 구현해야 하는 주요 기능들은 다음과 같습니다:

### 1. 데이터 적재 및 색인
- **데이터 수집 및 전처리**: 도서, 문서 등의 데이터를 수집하고 전처리합니다. 텍스트 추출, 정제, 메타데이터 생성 등의 작업을 수행합니다.
- **Elasticsearch 색인화**: 전처리된 데이터를 Elasticsearch에 색인화하여 빠르고 효율적인 검색이 가능하도록 합니다.

### 2. 검색 기능
- **기본 검색**: 키워드 기반의 기본 검색 기능을 구현합니다.
- **시맨틱 검색**: LLM을 활용하여 입력된 쿼리를 시맨틱하게 해석하고, 관련성 높은 검색 결과를 제공하는 기능을 구현합니다[1][5].

### 3. 쿼리 변환 및 최적화
- **쿼리 변환**: 사용자가 입력한 자연어 쿼리를 LLM을 통해 Elasticsearch가 이해할 수 있는 쿼리로 변환합니다.
- **검색 결과 최적화**: 검색 결과의 정확도와 관련성을 높이기 위해 LLM을 활용하여 결과를 재정렬하거나 필터링합니다[5].

### 4. 생성형 AI 응답 생성
- **질문 응답 시스템**: 사용자가 입력한 질문에 대해 LLM을 활용하여 응답을 생성합니다. Elasticsearch에서 검색된 문서를 기반으로 LLM이 응답을 생성하도록 합니다[2].
- **요약 생성**: 긴 문서나 여러 문서의 내용을 요약하여 사용자에게 제공하는 기능을 구현합니다.

### 5. 사용자 인터페이스
- **웹 인터페이스**: 사용자가 검색 쿼리를 입력하고 결과를 확인할 수 있는 웹 인터페이스를 개발합니다. Flask나 FastAPI와 같은 경량 웹 프레임워크를 사용할 수 있습니다.
- **결과 시각화**: 검색 결과를 시각적으로 보기 쉽게 표시하고, 필요한 경우 그래프나 차트로 시각화합니다.

### 6. 보안 및 접근 제어
- **사용자 인증 및 권한 관리**: 사용자 인증 시스템을 구현하여, 특정 사용자만 시스템에 접근할 수 있도록 합니다.
- **데이터 보안**: 저장된 데이터의 보안을 위해 암호화 및 접근 제어를 설정합니다.

### 7. 성능 최적화
- **캐싱**: 자주 검색되는 쿼리나 결과를 캐싱하여 성능을 향상시킵니다.
- **리소스 관리**: Elasticsearch와 LLM의 리소스 사용을 최적화하여 시스템의 효율성을 높입니다.

### 8. 로그 및 모니터링
- **로그 관리**: 시스템의 동작을 기록하고, 오류나 성능 문제를 추적할 수 있도록 로그를 관리합니다.
- **모니터링**: 시스템 상태를 실시간으로 모니터링하고, 문제가 발생했을 때 알림을 받을 수 있도록 설정합니다.

이러한 기능들을 단계적으로 구현하여, '나만의 도서관' RAG 시스템을 완성할 수 있습니다. Elasticsearch와 LLM의 강력한 검색 및 생성 기능을 활용하여 사용자에게 최적의 검색 경험을 제공할 수 있습니다.

Citations:
[1] https://www.elastic.co/kr/blog/may-2023-launch-announcement
[2] https://www.elastic.co/kr/generative-ai
[3] https://cow-coding.tistory.com/52
[4] https://velog.io/%40w00j00ng351/wsl-%EA%B8%B0%EB%8A%A5-%ED%99%9C%EC%84%B1%ED%99%94
[5] https://f-lab.kr/insight/optimizing-semantic-search-with-elasticsearch-and-llm
[6] https://learn.microsoft.com/ko-kr/windows/wsl/basic-commands
[7] https://namu.wiki/w/UNIX/Microsoft%20Windows

 

 

Elasticsearch를 설치하셨다면, 다음 단계로 진행할 수 있는 작업들은 다음과 같습니다:

1. Elasticsearch 실행 및 상태 확인:
   - Elasticsearch 서비스를 시작하고 정상적으로 실행 중인지 확인합니다.
   ```
   sudo systemctl start elasticsearch
   sudo systemctl status elasticsearch
   ```

2. Elasticsearch 설정 최적화:
   - 필요에 따라 `/etc/elasticsearch/elasticsearch.yml` 파일을 수정하여 클러스터 이름, 노드 이름, 네트워크 설정 등을 조정합니다.

3. 데이터 색인 준비:
   - 색인할 데이터를 수집하고 전처리합니다.
   - 인덱스 매핑을 설계하여 데이터 구조를 정의합니다.

4. 데이터 색인:
   - REST API를 사용하여 데이터를 Elasticsearch에 색인합니다.
   - 대량의 데이터는 Bulk API를 사용하여 효율적으로 색인할 수 있습니다.

5. 검색 기능 구현:
   - 기본 검색 쿼리를 작성하고 테스트합니다.
   - 필요에 따라 고급 검색 기능(예: 필터링, 집계, 하이라이팅)을 구현합니다.

6. LLM 통합:
   - 선택한 LLM을 설치하고 설정합니다.
   - Elasticsearch와 LLM을 연동하는 코드를 작성합니다.

7. 사용자 인터페이스 개발:
   - 웹 프레임워크(예: Flask, FastAPI)를 사용하여 간단한 검색 인터페이스를 개발합니다.

8. 보안 설정:
   - Elasticsearch의 보안 기능을 활성화하고 사용자 인증을 설정합니다.

9. 모니터링 및 로깅 설정:
   - Elasticsearch의 성능과 상태를 모니터링할 수 있는 도구를 설정합니다.

10. 백업 및 복구 전략 수립:
    - 정기적인 데이터 백업 절차를 설정합니다.

이러한 단계들을 순차적으로 진행하면서 '나만의 도서관' RAG 시스템을 구축해 나갈 수 있습니다. 각 단계에서 필요한 세부 작업들을 수행하며 시스템을 점진적으로 발전시켜 나가시면 됩니다.

Citations:
[1] https://www.elastic.co/kr/elasticsearch
[2] https://esbook.kimjmin.net/01-overview/1.1-elastic-stack/1.1.1-elasticsearch
[3] https://steady-coding.tistory.com/573
[4] https://victorydntmd.tistory.com/308
[5] https://www.elastic.co/kr/