[Microsoft AI School 6기] 3/13(55일차) 정리 - Azure Open AI(4): RAG 미니 프로젝트
Azure Open AI 활용
Azure Open AI, AI Search - RAG
- Open AI 연동
- 함수화
- AI Search 연동
- 출력
의 절차를 걸쳐 파이썬에서 연동
데이터 수집
https://www.data.go.kr/
공공데이터 포털
국가에서 보유하고 있는 다양한 데이터를『공공데이터의 제공 및 이용 활성화에 관한 법률(제11956호)』에 따라 개방하여 국민들이 보다 쉽고 용이하게 공유•활용할 수 있도록 공공데이터(Datase
www.data.go.kr
몇 데이터의 경우 인코딩 문제로 한글이 깨질 수 있다
Tip!
한글 깨짐 문제
이럴 경우 vs code에서 하단의 UTF -8 클릭 > Reopen with endcoding > Korean(EUC-KR) > Save with endcoding > UTF - 8로 저장
Endpoint
Endpoint의 경우 view code와 deployments 두 곳에 있는 데 어느 곳이 맞는 지는 때에 따라 다르니(업데이트 사정으로...) 404번 에러가 뜨면 둘다 넣어 확인해보길 바란다
Azure Blob Storage는 문서를 16MB까지 수용가능
Azure Open AI
스토리지 계정 > Blob Stroage > 데이터 업로드
AI Search > 데이터 소스 > 데이터 원본 추가 > 인덱스 추가 > 인덱서 추가 > 인덱스로 가서 확인 후 sementic 추가
Azure Open AI > Go to Azure AI Foundry portal > Add your data > Add a data source > Deploy
파이썬 연결 완성본
이로써 지피티의 환각 현상을 훨씬 적게 반영한 맛집 추천 RAG 모델을 개발할 수 있다.
오늘의 간단한 후기
간단히 프로젝트를 진행하면서 평소 필요하다고 생각했던 모델을 직접 구현해 볼 수 있어서 좋았다. Azure Open AI에 대한 이해가 향상되고 직접 해봄으로써 따라 하는 것보다 훨씬 활용도 높게 접할 수 있었다.
출처
[1] 서울관광재단, "다국어식당기본정보" *공공데이터포털*, https://www.data.go.kr/data/15097002/fileData.do (accessed Mar. 13, 2025).
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