Verba: 의미 검색, 임베딩 및 벡터 기반 쿼리의 힘을 unleash하세요
시맨틱 검색, 임베딩, 벡터 기반 쿼리의 힘을 Verba로 unleash하세요 - RAG(Retrieval Augmented Generation) 워크플로우를 간소화하는 오픈 소스, 사용자 친화적 프레임워크입니다. 데이터를 탐색하고, 통찰력을 추출하며, 맞춤형 콘텐츠를 쉽게 생성하세요.
2025년 2월 24일
Verba라는 오픈 소스 프레임워크의 힘을 발견하세요. 이는 데이터와의 상호 작용 방식을 혁신합니다. 직관적이고 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 문서를 원활하게 탐색하고, 통찰력을 추출하며, 맞춤형 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. Verba의 최첨단 기능인 의미 검색, 임베딩, 벡터 검색을 활용하여 데이터의 전체 잠재력을 unleash하고 워크플로를 향상시키세요.
Verba 시작하기: 간단한 설치 및 설정
Verba의 강력한 기능 탐색: 문서 관리, 의미 검색, 텍스트 생성
Verba의 모듈식 아키텍처 활용: 사용자 정의 임베딩 및 검색 모델
Verba로 워크플로우 최적화: 비즈니스 간소화 및 효율성 향상
결론
Verba 시작하기: 간단한 설치 및 설정
Verba 시작하기: 간단한 설치 및 설정
베르바(Verba), 오픈 소스 RAG 프레임워크 시작하기는 매우 쉽습니다. 선호도와 요구 사항에 따라 다양한 설치 및 설정 옵션이 있습니다.
pip을 통한 설치
가장 쉬운 방법은 pip을 사용하여 베르바를 설치하는 것입니다. 터미널이나 명령 프롬프트에서 다음 명령을 실행하기만 하면 됩니다:
pip install golden-verba
설치가 완료되면 터미널에서 verba start를 입력하여 베르바를 실행할 수 있습니다. 이렇게 하면 베르바 애플리케이션이 시작되며, 웹 브라우저에서 http://localhost:8000으로 접속할 수 있습니다.
Docker 사용
베르바는 Docker 이미지도 제공하므로 컨테이너화된 환경에 쉽게 배포하고 실행할 수 있습니다. Docker 이미지를 사용하려면 다음 단계를 따르세요:
- 아직 설치하지 않았다면 시스템에 Docker를 설치합니다.
- 베르바 Docker 이미지를 가져옵니다:
docker pull goldenverba/verba - 베르바 컨테이너를 실행합니다:
docker run -p 8000:8000 goldenverba/verba http://localhost:8000에서 베르바 애플리케이션에 액세스합니다.
소스에서 빌드
소스 코드에서 베르바를 직접 빌드하고 싶다면 베르바 GitHub 리포지토리에 제공된 지침을 따르면 됩니다. 이 옵션을 통해 애플리케이션을 사용자 정의하고 개발에 기여할 수 있습니다.
API 키 구성
베르바는 OpenAI, Cohere, Anthropic 등 다양한 언어 모델을 지원합니다. 이러한 모델을 사용하려면 해당 API 키를 제공해야 합니다. API 키는 http://localhost:8000/admin에서 액세스할 수 있는 베르바 관리 콘솔에서 설정할 수 있습니다.
이러한 설치 및 설정 옵션을 통해 신속하게 베르바를 시작하고 데이터 처리 및 질문 답변 요구 사항을 위한 RAG 프레임워크의 강력한 기능을 탐색할 수 있습니다.
자주하는 질문
자주하는 질문
