NVIDIA의 GPU 가속 모델과 오픈 소스 기술을 활용해 Retrieval Augmented Generation(RAG) 기능을 갖춘 멀티모달 AI 에이전트를 구축하는 방법을 설명합니다. 챗봇은 텍스트와 비전과 같은 멀티모달 데이터를 처리하며, 대형 언어 모델을 위한 NVIDIA의 NeMo 및 GPU 가속 벡터 데이터베이스인 Milvus와 같은 도구를 사용합니다. NVIDIA는 NeMo Data Curator 및 Guardrails와 같은 오픈 소스 도구를 제공하여 AI 응답의 정확도와 안전성을 강화합니다.
이 튜토리얼에서는 멀티모달 데이터 처리, 임베딩 생성, 벡터 데이터베이스 관리 파이프라인 설정 방법을 다룹니다. 비전-언어 모델인 Neva 22b(이미지용) 및 Google Deot(차트용)을 도입하여 문서 기반 응답을 생성합니다. 챗봇은 NVIDIA의 API를 통해 Meta의 Llama 3을 사용하여 응답을 생성하며, LlamaIndex가 전체 프로세스를 조율합니다. 사용자 인터페이스는 Streamlit을 사용하여 파일 업로드 및 문서 기반 질문에 대한 실시간 응답을 제공합니다.
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원문 URL : https://www.youtube.com/watch?v=NaT5Eo97_I0
원문 제목 : Building Multimodal AI RAG with LlamaIndex, NVIDIA NIM, and Milvus | LLM App Development
