Ragnaforge RAG 시스템의 Streamlit 기반 웹 UI입니다. 직관적인 인터페이스를 통해 문서 업로드, 검색, AI 챗봇 등의 모든 기능을 쉽게 사용할 수 있습니다.
pip install -r requirements_streamlit.txt# 터미널 1에서
python main.py# 터미널 2에서
./run_ui.sh
# 또는
streamlit run streamlit_app.py- 파일 업로드: PDF 파일 드래그 앤 드롭 업로드
- 처리 옵션: 변환 방법, 청킹 전략, 임베딩 설정
- 문서 목록: 업로드된 모든 문서 조회 및 관리
- 실시간 처리: 업로드와 동시에 문서 처리 진행
- 다양한 검색 타입:
- 벡터 검색 (의미론적 유사도)
- 텍스트 검색 (키워드 기반)
- 하이브리드 검색 (벡터 + 텍스트)
- 고급 설정:
- 결과 수 조정
- 점수 임계값 설정
- 가중치 조정 (하이브리드)
- 리랭킹 적용
- 상세 결과 표시: 점수, 내용, 메타데이터
- 하이라이트: 검색어 강조 표시
- 통계 정보: 검색 시간, 평균 점수 등
- 소스 추적: 원본 문서 정보
- 문서 기반 QA: 업로드된 문서를 바탕으로 질문 답변
- 실시간 대화: 채팅 형태의 자연스러운 대화
- 참조 문서: 답변 근거가 된 문서 표시
- 설정 옵션: 검색 결과 수, 리랭킹 적용 등
- 저장소 통계: 사용량, 파일 수, 평균 크기
- 성능 모니터링: 응답 시간, 요청 수 추이
- 파일 분포: 타입별 분포 차트
- 최근 활동: 최근 업로드 파일 목록
사이드바에서 실시간으로 확인 가능:
- API 서버: FastAPI 백엔드 상태
- 벡터 DB: Qdrant 연결 상태
- 리랭크 서비스: BGE 리랭커 상태
- API 키: 기본값
sk-ragnaforge-v1-test-key-12345 - 서버 URL: 기본값
http://localhost:8000
- 임베딩 모델:
nlpai-lab/KURE-v1(한국어 특화) - 리랭크 모델:
dragonkue/bge-reranker-v2-m3-ko - 청킹 전략: Recursive, Semantic
- 변환 방법: Marker, Docling
- "문서 관리" 탭에서 PDF 파일 업로드
- 처리 옵션 설정 후 "업로드 및 처리" 클릭
- "검색" 탭에서 검색어 입력 및 검색 실행
- "검색 결과" 탭에서 결과 확인
- 문서 업로드 완료 후
- "AI 챗봇" 탭에서 질문 입력
- 문서 기반 답변 및 참조 문서 확인
- "시스템 통계" 탭에서 전체 현황 파악
- 사이드바에서 실시간 상태 확인
- 성능 차트로 시스템 추이 분석
- 데스크톱, 태블릿, 모바일 지원
- 다양한 화면 크기에 최적화
- 검색 결과 즉시 반영
- 시스템 상태 실시간 모니터링
- 채팅 히스토리 자동 저장
- 직관적인 아이콘과 색상
- 명확한 상태 표시
- 도움말 및 가이드 제공
- 하이브리드 검색: 벡터와 텍스트 검색 결합
- 리랭킹: 한국어 특화 재순위화
- 필터링: 점수 임계값 기반 결과 필터링
- 응답 시간 추적: 검색 성능 모니터링
- 사용량 통계: 저장소 및 리소스 사용량
- 중복 감지: 중복 파일 자동 감지 및 공간 절약
-
UI가 로드되지 않음
- FastAPI 서버 실행 확인
- 포트 충돌 확인 (8000, 8501)
-
검색 결과가 없음
- 문서 업로드 및 처리 완료 확인
- 임베딩 생성 상태 확인
-
챗봇이 응답하지 않음
- 문서 검색 기반 답변 설정 확인
- 검색 결과 수 조정
- FastAPI 서버 로그: 터미널 1
- Streamlit 로그: 터미널 2
- 브라우저 개발자 도구 콘솔
문제가 발생하거나 기능 요청이 있으시면:
- GitHub Issues: ragnaforge/issues
- 이메일: support@ragnaforge.com
🎉 KURE 문서 검색 시스템으로 효율적인 문서 관리와 검색을 경험해보세요!