rag-chatbot
RAG (Retrieval-augmented generation) ChatBot that provides answers based on contextual information extracted from a collection of Markdown files.
파일 탐색기
최종 버전 다운로드 (.zip)- ci.yaml
- pre-commit.yaml
- 2026_03_21_1411_040b0da03c42_init.py
- env.py
- README.md
- script.py.mako
- __init__.py
- chat.py
- chat_stream.py
- documents.py
- health.py
- __init__.py
- chat_stream.py
- __init__.py
- deps.py
- routes.py
- __init__.py
- log.py
- prettier.py
- __init__.py
- llamacpp_client.py
- prompt.py
- chroma.py
- distance_metric.py
- id_generator.py
- __init__.py
- embedder.py
- __init__.py
- document_record.py
- __init__.py
- chat.py
- documents.py
- health.py
- model.py
- __init__.py
- conversation_handler.py
- ctx_strategy.py
- __init__.py
- format.py
- loader.py
- text_splitter.py
- __init__.py
- document.py
- document_registry.py
- __init__.py
- alembic.ini
- chat_history.py
- config.py
- database.py
- llm_client.py
- main.py
- migration.py
- README.md
- state.py
- vector_database.py
- .gitkeep
- chat_template.py
- function_calling.py
- explore_docling.py
- check_embedders_and_ranking.py
- explore_memory.py
- sample_texts.txt
- apple-icon.png
- icon-dark-32x32.png
- icon-light-32x32.png
- icon.svg
- react.svg
- robot-logo.png
- chat-header.tsx
- chat-input.tsx
- chat-message.tsx
- chat-viewport.tsx
- document-upload.tsx
- index.ts
- mode-toggle.tsx
- avatar.tsx
- button.tsx
- progress.tsx
- scroll-area.tsx
- textarea.tsx
- tooltip.tsx
- useChat.ts
- useDocuments.ts
- utils.ts
- api.ts
- websocket.ts
- App.tsx
- index.css
- main.tsx
- .env.example
- .gitignore
- .nvmrc
- eslint.config.js
- index.html
- knip.json
- package.json
- README.md
- tsconfig.app.json
- tsconfig.json
- tsconfig.node.json
- vite.config.ts
- yarn.lock
- bot-small.png
- bot.png
- conversation-aware-chatbot.gif
- create-and-refine-the-context.png
- hierarchical-summarization.png
- rag-chatbot-architecture-1.png
- rag_chatbot_example.gif
- rag_chatbot_load_doc_example.gif
- .gitkeep
- incremental-vector-store-updates.md
- rag-ui-plan.md
- repo-structure.md
- web-search-integration-using-mcp-protocol.md
- demo.md
- kv-cache.md
- live-model-switching.md
- private-claude-code.md
- references.md
- server-docker.md
- README.md
- pdf-parsing.md
- poetry.md
- protect-js-frontend-projects.md
- tree-summarization-strategy.md
- ai-assistant-name.md
- quotes.md
- todo.md
- memory_builder.py
- test_chat.py
- test_chat_stream.py
- test_documents.py
- test_openai_client.py
- test_conversation_handler.py
- test_chroma.py
- test_id_generator.py
- test_document_registry.py
- test_text_splitter.py
- conftest.py
- .gitkeep
- llama_cpp
- poetry
- .env.example
- .gitignore
- .pre-commit-config.yaml
- docker-compose.ci.yml
- docker-compose.metal.yml
- docker-compose.yml
- LICENSE
- Makefile
- poetry.lock
- pyproject.toml
- README.md
- start.sh
# 설치 가이드
1. 코드 내려받기
git clone https://github.com/umbertogriffo/rag-chatbot
깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.
cd rag-chatbot
방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.
2. Docker
쉬움 추천사전 준비물
- Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
- Docker Desktop 컨테이너를 빌드하고 실행하려면 필요합니다. 설치 후 실행해서 백그라운드에 켜두세요.
* Both starts `llama.cpp` server locally via Docker compose.
compose 설정 파일에 정의된 서비스들을 대상으로 명령을 실행합니다.
* Start the llama.cpp server locally via Docker compose.
compose 설정 파일에 정의된 서비스들을 대상으로 명령을 실행합니다.
터미널에 docker compose ps 를 입력해 컨테이너들이 Up 상태인지 확인하세요. README에 포트 번호가 적혀있다면 브라우저에서 http://localhost:포트번호 로 접속해보세요.
이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.
3. Node.js
쉬움사전 준비물
cd frontend
이 프로젝트의 관련 파일이 하위 폴더 안에 있어서, 먼저 그 폴더로 이동합니다.
npm install
package.json에 명시된 라이브러리들을 내려받아 설치합니다.
npm start
개발/실행 서버를 켭니다.
명령어 실행 후 터미널에 나타나는 주소(보통 http://localhost:3000 형태)를 브라우저에서 열어보세요.
4. Python
쉬움사전 준비물
* Use it to check that `which pip3` and `which python3` points to the right path.
이 명령어를 터미널에 그대로 입력해 실행하세요.
- [Install Poetry](#install-poetry)
이 명령어를 터미널에 그대로 입력해 실행하세요.
에러 메시지 없이 실행되고 터미널에 안내 문구가 출력되면 정상입니다.
이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.
5. Make
보통사전 준비물
- Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
- Make Linux/macOS는 보통 기본 설치되어 있습니다. Windows는 별도 설치(예: MSYS2, WSL)가 필요합니다.
make
생성된 빌드 설정을 바탕으로 실제 컴파일을 진행해 실행 파일을 만듭니다.
에러 없이 끝나면 성공입니다. 생성된 실행 파일을 직접 실행해보세요.
// repository documentation
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