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VoiceRAG: Voice 녹음한 것을 Vertex AI RAG Engine에 넣어서 LLM에게 질문해보자

Tech Spec

Modules

과제

  1. 이 프로젝트를 나의 Google Cloud 계정을 설정하여 만들어보자.
  2. 해당 프로젝트의 기술적인 흐름을 하나의 그림을 그려 이해해보자.
  3. 두 개 중의 하나의 과제를 선택해서 진행해보자.
  • 가. Chunk 의 score 등을 프론트엔드에 표시하여 LLM에 넣은 정보 조각들이 어떤 것이 있는지 알 수 있도록 Chat 컴포넌트를 수정해보자. 
    {
contexts: [
  {
    sourceUri: 'gs://voice-rag-assets-2/rag/auto-1746430339398.jsonl',
    text: 'id 7fddbcf1-61b1-4d28-a41a-b35643b607b8\n' +
      `text Okay, I hear you. It seems like you're saying "Test, test, one, two, three, one, two, three." Is that correct?\n`,
    sourceDisplayName: 'auto-1746430339398.jsonl',
    score: 0.4748015677339469,
    _score: 'score'
  }
]
}
  • 나. 아래 링크를 참고하여 LLM의 chunk에 대하여 진실성 여부를 판단해서 chunk를 LLM 모델에 넣기 전에 사전에 filtering 하도록 해보자.

구글 클라우드 크레딧 사용 방법

  1. 구글 클라우드에 가입한다 (가입시 300달러를 줍니다)
  2. 다음 링크에 접속한다. https://trygcp.dev/e/build-ai-KOR01
  3. 여기 슬라이드를 통해 사용 방법을 확인한다. https://docs.google.com/presentation/d/1fnQNauWcxgt5eqhTAuaBGn2giNQU6f_f_fv3R7nAvp4/edit?usp=gmail&resourcekey=0-dlnAU4LYN8QV27uVMLeIQA