RAG 워크플로우 만들기

1. 워크플로우 생성

1.1 워크플로우 생성 버튼 클릭

  • 워크플로우 생성 버튼을 클릭하여 새로운 워크플로우를 시작합니다. (화면 상단에 있는 "워크플로우 생성" 버튼을 클릭하면 새로운 워크플로우를 만들 수 있습니다.)

1.2 정보 입력

  • 제목: 워크플로우의 이름을 입력합니다. 예: "RAG 워크플로우 테스트".

  • 상세 설명: 워크플로우의 특징이나 목적을 간단히 메모합니다. 예: "이 워크플로우는 RAG 모델을 사용하여 문서 검색 및 응답 생성을 테스트합니다."

  • 관리 그룹: 워크플로우의 편집 권한을 가질 관리 그룹을 지정합니다. (제목, 상세 설명, 관리 그룹을 입력하는 필드가 표시됩니다. 각 필드에 적절한 정보를 입력하세요.)

1.3 워크플로우 목록에서 확인

  • 생성한 워크플로우는 워크플로우 목록에서 확인할 수 있습니다. 목록에서 해당 워크플로우를 더블 클릭하여 상세 페이지로 이동합니다. (워크플로우 목록에는 생성된 워크플로우가 ID, 이름, 생성 날짜와 함께 표시됩니다. 더블 클릭하여 상세 페이지로 이동하세요.)

2. 워크플로우 편집

2.1 리비전 정보 설정

  • 리비전 정보 탭을 클릭합니다.

  • 도커 이미지와 인스턴스 타입을 선택합니다. 이는 워크플로우가 실행될 환경을 결정합니다. (리비전 정보 탭에서 도커이미지와 인스턴스 타입을 선택할 수 있습니다. 이 설정은 워크플로우의 실행 환경을 정의합니다.)

2.2 세부 설정

  • Flowise Step 추가 버튼을 클릭합니다.

  • 드롭박스 중에서 Chatflow 2.2.3을 클릭합니다.

  • Flowise 창에서 세부 설정을 조정합니다. 다양한 노드가 구성되어 있으며, 아래 화면은 Default 생성시 보여지는 노드에 대해서 설명합니다.

    • ChatMNC: 사용할 LLM(Large Language Model)을 선택합니다. 이 모델은 워크플로우에서 텍스트 생성에 사용됩니다.

    • Mnc Inference Embedding: 사용할 임베딩 모델을 선택합니다. 이 모델은 문서의 의미를 벡터로 변환하는 데 사용됩니다.

    • DeepSearfing: 사용할 벡터 데이터베이스(DB)를 선택합니다. 이 DB는 문서 검색에 사용됩니다. (Flowise 창에서 ChatMNC, Mnc Inference Embedding, DeepSearfing을 설정할 수 있습니다. 각 옵션을 선택하여 워크플로우를 구성하세요.)

2.3 저장

  • 모든 설정을 마친 후 저장 버튼을 눌러 워크플로우를 저장합니다. (화면 하단에 있는 "저장" 버튼을 클릭하여 워크플로우 설정을 저장합니다.)

3. 워크플로우 배포

3.1 배포 버튼 클릭

  • 배포 버튼을 눌러 워크플로우를 배포합니다. 배포가 완료되면 워크플로우가 실행 가능한 상태가 됩니다. ("배포" 버튼을 클릭하면 워크플로우가 배포되어 실행 준비가 완료됩니다.)

4. 워크플로우 테스트

4.1 테스트 버튼 클릭

  • 테스트 버튼을 눌러 워크플로우를 테스트합니다. ("테스트" 버튼을 클릭하면 워크플로우 테스트 창이 열립니다.)

4.2 질문 입력

  • 테스트 창에 질문을 입력하여 워크플로우의 응답을 확인합니다. 예: "전압과 전류의 관계는 무엇인가요?" (테스트 창에 질문을 입력하고 "실행" 버튼을 클릭하여 워크플로우의 응답을 확인하세요.)

4.3 응답 확인

  • 워크플로우가 입력된 질문에 대해 적절한 응답을 생성하는지 확인합니다. 응답이 정확하지 않은 경우, 설정을 다시 확인하고 필요한 조정을 합니다. (워크플로우가 생성한 응답이 화면에 표시됩니다. 응답의 정확성을 확인하세요.)

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