728x90 반응형 PDF2 로컬 LLM을 통한 PDF를 Markdown으로 저장 - 빠르고, 비공개적이며 무료 오늘은 로컬 LLM(Ollama의 Gemma 3)을 사용하여 PDF를 깔끔하고 구조화된 마크다운으로 변환하는 방법을 보여드리겠습니다 .클라우드 API도, 개인정보 보호 걱정도, 자정에 사라지는 API 토큰도 없습니다. Python과 약간의 힘, 그리고 우아함만 있으면 됩니다. 단계별로 자세히 살펴보겠습니다. [ 깃허브 ]우리가 하는 일아이디어는 간단합니다.1. 각 PDF 페이지를 이미지로 변환합니다.2. Ollama를 사용하여 해당 이미지를 로컬 LLM 으로 보냅니다 . 구체적으로는 gemma3:12b입니다(gemma3:4b도 사용 가능).3. 모델에게 마크다운 형식으로 읽을 수 있는 콘텐츠를 추출하도록 요청합니다.4. 실제로 사용할 수 있는 .md 파일로 결과를 저장합니다.자, 이제 반전이 있습니다. .. 2025. 5. 25. RAG in Action: 초보자를 위한 로컬 PDF 챗봇 만들기 튜토리얼 최근 몇 년간 자연어 처리(NLP) 기술의 발전은 챗봇이라는 새로운 형태의 정보 접근 방식을 가능하게 했습니다.특히, RAG(Retrieval-Augmented Generation) 모델은 챗봇의 성능을 획기적으로 향상시키며, 특정 문서나 데이터셋에 대한 질문에 더욱 정확하고 관련성 높은 답변을 제공할 수 있도록 돕습니다.이번 글에서는 RAG 모델을 활용하여, 로컬 환경에서 PDF 파일을 기반으로 작동하는 나만의 챗봇을 만드는 과정을 초보자도 쉽게 따라할 수 있도록 상세하게 안내합니다. 복잡한 클라우드 환경 설정 없이, 개인 컴퓨터에서 자유롭게 챗봇을 구축하고 실험하며 RAG 기술의 강력함을 경험해 보세요!RAG란 무엇일까요?RAG 모델은 정보를 검색하는 단계와 답변을 생성하는 단계를 결합한 아키텍처입니.. 2025. 5. 11. 이전 1 다음 728x90 반응형
