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Open AI Realtime RAG 앱 구현 전체 과정 회고 [2편]

1. 앱 동작과 첫 번째 실수OpenAI Realtime API를 활용한 RAG 시스템 구축이 목표였습니다. 유사 코드를 참고하고 AI의 도움을 받아 코드를 수정하면서, Azure 클라우드 서비스 문서를 따라 기본 앱을 구동시키는 데까지는 순조로웠습니다. 하지만 첫 번째 실수가 여기서 시작됐습니다. 기본 PDF 파일로 RAG를 테스트했을 때, 앱이 정상적으로 작동하는 것처럼 보였기 때문입니다. LLM이 자체 데이터베이스를 기반으로 답변한 것인지, 실제로 RAG가 제대로 작동한 것인지 검증하지 않은 것이 후속 문제의 뿌리가 되었습니다.2. 데이터 통합 과정에서 드러난 첫 번째 이슈자신감을 가지고 7,000개의 대화 데이터셋을 통합하려 했지만, Vector DB가 데이터를 제대로 가져오지 못하는 문제에 직면..

KB 2024.10.31
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외국인 문제를 해결하는 스타트업 팀입니다! 연세대 에스큐브에 있음 ㅎㅇ

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초기 스타트업 전략, korea, chatgpt o1, traction, korean, CSS, 깃허브 버전추적, Temple, templeinkorea, 코딩 재밌다, 유지보수, js, HTML, open ai realtime, 회고, DOM, HyperCLOVA, 메타인지,

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