🏁포뮬러 1 챗봇 만들기

이 튜토리얼을 통해 포뮬러 1 데이터로 맞춤화된 챗봇을 구축하는 방법을 알아보세요.

개요

이 가이드는 Gaia를 사용하여 전문화된 AI 에이전트를 개발하는 데 도움이 될 것입니다. 이 예에서는 포뮬러 1의 역사, 대회 및 규정에 관한 문의에 응답하는 포뮬러 1 데이터 전문 챗봇을 구축하고 있습니다. 이 가이드에서는 Gaia 노드를 설정하고, 지식 베이스를 구축하고, 맞춤형 LLM 챗봇을 실행하는 방법을 보여드립니다. 이 가이드가 끝나면 F1 문의에 응답하는 실시간 챗봇을 구축할 수 있을 것입니다.

가이아란 무엇인가요?

Gaia는 누구나 자신의 스타일, 가치, 지식, 전문성을 반영하는 자신만의 AI 에이전트를 생성, 배포, 확장, 수익화할 수 있는 탈중앙화 컴퓨팅 인프라입니다. 이를 통해 개인과 기업은 AI 에이전트를 만들 수 있습니다.

각 GaiaNet 노드는 다음을 제공합니다:

웹 기반 챗봇 UI
OpenAI 호환 API

시스템에 Gaia 노드 설치하기

F1 챗봇 구축을 시작하기 전에 먼저 시스템에 노드를 설치해야 합니다. Gaia 노드는 다양한 디바이스와 운영 체제에 설치할 수 있습니다. 자세한 내용은 시스템 요구 사항.

시스템에 노드를 빠르게 설치해 보겠습니다.

터미널을 사용하여 이 스크립트를 실행하여 최신 버전의 GaiaNet 노드를 다운로드합니다:

curl -sSfL 'https://github.com/GaiaNet-AI/gaianet-node/releases/latest/download/install.sh' | bash`

스크립트를 실행하면 터미널에 다음과 같은 내용이 표시됩니다:
- 노드 ID
- 셸 내에서 GaiaNet CLI 도구를 사용할 수 있게 하는 명령입니다.
- 노드를 초기화할 수 있는 명령입니다.

CLI 도구를 사용할 수 있게 하는 명령을 실행하면 다음과 같이 시작됩니다. 출처.
다음을 사용하여 노드를 초기화합니다. 가이아넷 초기화 명령을 실행하세요. CLI 도구는 모델을 다운로드하고 지식 임베딩을 복구하는 데 도움이 됩니다.
노드를 초기화한 후, 노드를 시작하려면 가이아넷 시작 명령어를 사용합니다.

축하합니다! 가이아넷 노드를 설치하고 시작하셨습니다! 이제 초기 단계를 완료했으니 F1 챗봇을 준비할 수 있습니다.

지식창고 구축하기

F1 데이터 준비

Gaia 노드가 실행 중이므로 이제 F1 데이터를 준비해야 합니다. 데이터 준비는 다음 단계로 진행됩니다:

데이터 원본 집계
.txt 파일을 만들고 데이터를 추가합니다.
데이터 세분화

이 튜토리얼에서는 다음 데이터 소스를 사용하여 챗봇을 학습시킬 것입니다:

.txt 파일은 768단어 미만의 명확한 섹션으로 구성되어야 합니다.

예

다음 예는 .txt 파일의 구조와 형식 지정 방법을 보여줍니다. 파일의 단어 수가 768단어 미만인 경우에는 줄 바꿈이 필요하지 않습니다. 파일이 768단어를 초과하는 경우 줄 바꿈이 필요합니다.

포뮬러 원, F1 또는 FIA 월드 챔피언십이란 무엇인가요?
포뮬러 원은 일반적으로 포뮬러 1 또는 F1으로 알려져 있으며, 국제자동차연맹(Fédération Internationale de l'Automobile, FIA)이 공인하는 오픈 휠 1인승 포뮬러 레이싱카의 최고 등급 국제 레이싱 대회입니다. FIA 포뮬러 원 월드 챔피언십은 1950년 첫 대회가 개최된 이래 세계 최고의 레이싱 대회 중 하나로 자리 잡았습니다. 이름에 포함된 포뮬러라는 단어는 모든 참가자의 자동차가 따라야 하는 일련의 규칙을 의미합니다. 포뮬러 원 시즌은 그랑프리로 알려진 일련의 레이스로 구성됩니다. 그랑프리는 여러 국가와 대륙에서 특수 제작된 서킷이나 폐쇄된 공공 도로에서 열립니다. 그랑프리에서는 포인트 시스템을 사용하여 매년 두 번의 월드 챔피언십, 즉 드라이버와 컨스트럭터(팀)를 위한 챔피언십을 결정합니다. 
포뮬러 원, F1 또는 FIA 월드 챔피언십이란 무엇인가요?
각 드라이버는 FIA가 발급하는 최고 등급의 레이싱 라이선스인 유효한 슈퍼 라이선스를 보유하고 있어야 하며, 레이스는 FIA가 트랙에 부여하는 최고 등급인 1등급 트랙에서 개최되어야 합니다. 포뮬러 원 자동차는 대량의 공기역학적 다운포스를 생성하여 매우 빠른 코너링 속도를 달성하기 때문에 세계에서 가장 빠른 규제를 받는 도로 코스 경주용 자동차입니다. 이러한 다운포스의 대부분은 앞뒤 윙에서 발생하는데, 이는 각 자동차 뒤에 심한 난기류를 일으키는 부작용이 있습니다. 난기류는 바로 뒤에서 뒤따르는 차량이 생성하는 다운포스를 감소시켜 추월을 어렵게 만듭니다. 
포뮬러 원 또는 F1 또는 FIA 월드 챔피언십이란 무엇인가요?
2022년 시즌을 위해 자동차에 적용된 주요 변경 사항은 추월을 더 쉽게 하기 위해 지면 효과 공기역학을 더 많이 활용하고 자동차 뒤의 난기류를 줄이기 위해 날개를 수정한 것입니다. 자동차는 전자 장치, 공기역학, 서스펜션, 타이어에 의존합니다. 트랙션 컨트롤, 런치 컨트롤, 자동 변속기 및 기타 전자식 주행 보조장치는 1994년에 처음 금지되었습니다. 2001년에 잠시 재도입되었다가 2004년과 2008년에 각각 다시 금지되었습니다. 자동차 설계, 제작, 유지보수, 급여, 운송 등 팀 운영의 연평균 비용이 약 22만 파운드(약 2억 6,500만 원)에 달하는 포뮬러 원은 재정적, 정치적 싸움으로 널리 알려져 있습니다. 
포뮬러 원 또는 F1 또는 FIA 월드 챔피언십이란 무엇인가요?
포뮬러 원 그룹은 2017년 사모펀드인 CVC 캐피털 파트너스로부터 64억 파운드(80억 달러)에 인수한 리버티 미디어가 소유하고 있습니다.

지식창고 구축 및 모델 임베딩

이제 데이터가 집계되었으므로 벡터 데이터베이스로 변환할 것입니다. 이 튜토리얼에서는 벡터 컬렉션 스냅샷 파일을 만들기 위해 개발된 GaiaNet 도구를 사용하겠습니다. 이 도구를 사용하면 누구나 쉽게 자신만의 지식창고를 만들 수 있습니다.

가이아넷 도구

먼저, 앞서 만든 .txt 파일을 드래그하거나 업로드하여 도구에 업로드합니다.
'스냅샷_이름' 섹션에 스냅샷의 이름을 입력합니다.

스냅샷 이름에는 특수 문자나 공백이 없어야 합니다.

'걸레 만들기'를 클릭하면 파일 크기에 따라 이 과정이 몇 분 정도 걸릴 수 있습니다.
RAG가 생성되면 JSON 응답이 생성되며 다음과 같은 모양으로 표시됩니다:

{
"embedding": "https://huggingface.co/gaianet/nomic-embed-text-gguf/resolve/main/nomic-embed-text-v1.5.f16.gguf",
"embedding_ctx_size": "8192",
"embedding_batch_size": "8192",
"snapshot": "https://huggingface.co/datasets/max-id/gaianet-qdrant-snapshot/resolve/main/formula1-b38b0f78-374b-44cc-a7ad-5157e7867760/formula1-b38b0f78-374b-44cc-a7ad-5157e7867760.snapshot"
}

축하합니다, RAG를 만들었으니 이제 노드 구성을 진행하겠습니다!

GaiaNet 노드 구성

지금까지 시스템에 노드를 설치하고, 지식 베이스를 구축하고, 포뮬러 1 데이터에 대한 RAG를 만들었습니다. 이제 F1 지식 베이스를 사용하도록 노드를 구성해야 합니다.

LLM 모델을 업데이트하면 기본값보다 성능이 더 좋은 모델을 사용합니다. 다음 코드를 실행하여 업데이트합니다. 메타 라마 3.1-8B:

가이아넷 구성 \
--snapshot https://huggingface.co/datasets/max-id/gaianet-qdrant-snapshot/resolve/main/formula1-b38b0f78-374b-44cc-a7ad-5157e7867760/formula1-b38b0f78-374b-44cc-a7ad-5157e7867760.snapshot \
--embedding-url https://huggingface.co/gaianet/nomic-embed-text-gguf/resolve/main/nomic-embed-text-v1.5.f16.gguf \
--embedding-ctx-size 8192 \.
--chat-url https://huggingface.co/gaianet/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF/resolve/main/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-Q5_K_M.gguf \
--chat-ctx-size 8192 \.
--프롬프트 템플릿 라마-3-챗 \.
--시스템 프롬프트 "귀하는 F1의 역사, 드라이버 통계 및 팀 전략에 대한 깊은 지식을 갖춘 F1 전문가입니다. F1에 대한 질문에 간단하고 정확한 답변을 제공하세요. 글머리 기호, 굵게, 줄 바꿈 등 서식에 특별히 주의를 기울여 텍스트를 읽기 쉽게 만드세요." \
--rag-prompt "다음 텍스트는 사용자 질문에 대한 컨텍스트입니다. \n----------------\n"

구성 변경 사항을 업데이트합니다:

가이아넷 초기화
가이아넷 시작

이제 노드가 재시작되고 포뮬러 1 데이터로 구성되었으니 이제 재미가 시작됩니다!

F1 에이전트 테스트

노드를 처음 만들 때 생성된 노드 URL을 사용하여 에이전트에 액세스하고 테스트해 보세요.

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마지막 업데이트 7개월 전

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