LangChain과 Ollama를 사용하여 지역 음성 지원 AI 챗봇을 구축한 방법

저자는 클라우드나 API 키에 의존하지 않고, 사용자의 컴퓨터에서 완전히 실행되는 개인 AI 비서를 구축했습니다. 이 비서는 음성 지원, 문서 이해, 기억 기능을 갖추고 있습니다. 이 비서는 Ollama를 사용하여 로컬 모델을 사용하며, 업로드된 문서를 이해하고, 대화를 기억하며, 음성으로 응답할 수 있습니다. 간단한 UI를 통해 맞춤형 페르소나를 설정할 수 있으며, 세련된 Streamlit 인터페이스 내에서 실행됩니다. 기술 스택은 LangChain, Python, Ollama, FAISS, PyPDFLoader, TextLoader, SpeechRecognition, pyttsx3, Streamlit을 포함합니다. 이 비서의 데모가 제공되며, GitHub에서 오픈 소스 코드를 사용하여 설정할 수 있습니다. 이 비서는 대화를 JSON 형식으로 디스크에 저장하며, FAISS를 사용하여 업로드된 문서에서 관련 컨텍스트를 검색할 수 있습니다. 또한 음성 입력 및 출력을 지원하며, 사용자는 시스템 프롬프트를 사용하여 톤을 수정할 수 있습니다. 저자는 완전한 오프라인 AI 비서를 처음부터 구축하고, 음성 인식 및 TTS를 통합하고, LangChain을 사용하여 멀티 턴 메모리를 처리하는 방법을 배웠습니다. 향후 기능으로는 멀티 파일 업로드 지원, 문서 요약, 대화 내보내기 및 LAN 배포가 있습니다. 이 프로젝트는 완전 오픈 소스이며, 사용자는 Python, Ollama 및 모델을 설치하고 GitHub 레포지토리에서 코드를 설정하여 사용해 볼 수 있습니다.