경고

이 튜토리얼은 커뮤니티 기여로 작성되었으며 Open WebUI 팀의 지원을 받지 않습니다. 특정 용도에 맞게 Open WebUI를 커스터마이징하는 방법을 보여주기 위한 데모로 사용됩니다. 기여하고 싶으신가요? 기여 튜토리얼을 확인해보세요.

튜토리얼: Open WebUI Documentation로 RAG 구성하기

이 튜토리얼에서는 **검색 증강 생성(RAG)**을 사용하여 Open WebUI에서 실세계 문서를 지식 베이스로 로드하는 방법을 배웁니다. 최신 Open WebUI Documentation을 사용 예제로 설정하는 방법을 보여드립니다.

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개요

RAG란 무엇인가요?

검색 증강 생성(RAG)은 LLM과 외부 소스에서 검색한 지식을 결합합니다. 시스템이 업로드된 문서나 지식 베이스에서 관련 데이터를 검색하여 응답의 품질과 정확성을 향상시킵니다.

이 튜토리얼에서는 다음을 설명합니다:

• 최신 Open WebUI Documentation을 지식 베이스로 업로드하는 방법.
• 이를 사용자 지정 모델에 연결하는 방법.
• 지식 베이스를 쿼리하여 지원을 강화하는 방법.

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설정

Open WebUI Documentation을 지식 베이스로 설정하기: 단계별

Open WebUI Documentation으로 RAG를 설정하는 단계:

1. 문서 다운로드:

   • 최신 문서 다운로드: https://github.com/open-webui/docs/archive/refs/heads/main.zip

2. 파일 압축 해제:

   • main.zip 파일을 압축 해제하여 모든 문서 파일을 얻습니다.

3. Markdown 파일 찾기:

   • 추출된 폴더에서 .md 및 .mdx 확장자를 가진 모든 파일을 찾습니다 (팁: *.md*로 검색하세요).

4. 지식 베이스 생성:

   • Workspace > Knowledge > + Create a Knowledge Base로 이동합니다.

   • 이름: Open WebUI Documentation

   • 목적: Assistance

   Create Knowledge를 클릭합니다.

5. 파일 업로드:

   • 추출된 폴더에서 .md 및 .mdx 파일을 드래그하여 Open WebUI Documentation 지식 베이스로 업로드합니다.

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모델 생성 및 구성

지식 베이스와 사용자 지정 모델 생성

1. 모델로 이동:

   • Workspace > Models > + Add New Model로 이동합니다.

2. 모델 구성:

   • 이름: Open WebUI
   • 기초 모델: (적합한 Llama 또는 다른 사용 가능한 모델 선택)
   • 지식 소스: 드롭다운에서 Open WebUI Documentation 선택.

3. 모델 저장.

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예제 및 사용법

Open WebUI Documentation 모델 쿼리하기

1. 새로운 채팅 시작:

   • New Chat로 이동하여 Open WebUI 모델 선택.

2. 쿼리 예제:

   사용자: "환경 변수를 어떻게 구성하나요?"
   시스템: "섹션 3.2를 참고하세요: `.env` 파일을 사용하여 설정을 관리합니다."

   사용자: "Docker를 사용하여 Open WebUI를 업데이트하려면 어떻게 해야 하나요?"
   시스템: "`docker/updating.md`를 참고하세요: `docker pull`을 사용하고 컨테이너를 재시작하십시오."

   RAG 활성화 모델을 사용하면 시스템이 문서에서 가장 관련성이 높은 섹션을 검색하여 질문에 답변합니다.

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다음 단계

다음 단계

• 더 많은 지식 추가: 문서를 추가하여 지식 베이스를 계속 확장하세요.

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이 설정으로 Open WebUI Documentation을 효과적으로 사용하여 사용자에게 관련 정보를 검색하여 지원할 수 있습니다. 지식 강화 모델을 제작 및 쿼리하는 즐거움을 느껴보세요!