사용자가 채팅으로 자세분석 혹은 불량한 자세로 인한 골격 틀어짐 등에 관련하여 질문 할 시
언어모델을 통해 해당 질문을 벡터DB에서 가장 유사한 데이터를 들고와 프롬프트(Prompt)를 통해 OpenAI에서 다듬어 표출해줍니다.
벡터DB에 저장 된 후, 사용자의 질문에 따라 잘 추출 될 수 있도록 하는게 중요하다. 데이터를 분류·정리하기 위해 ChatGPT를 통해 반복·정리합니다.
정리된 데이터를 tokenizer하여 ChatGPT에서 제공하는 Embedding Model을 통해 벡터 데이터베이스에 저장합니다.
사용자가 원하는 값을 자연어를 통해 검색하면 벡터데이터로 변경하여 데이터를 사용자에게 표출해줍니다.
Langchain은 벡터데이터를 벡터 데이터베이스로 보내어 유사도가 높은 벡터 데이터를 반환하고 OpenAI와 연결하여 결과값을 반환받습니다.
메인화면 UI는 채팅에 중점을 두며 사이드바에 어떤 질문을 가장 많이 하였는지 질문·예제들을 통해 빠르게 질문할 수 있도록 합니다.
하나의 질문에 대한 응답이 끝나면 질문 키워드와 답변을 합쳐서 이를 집계한 랭킹으로 어떤 질문을 많이 하는지 알 수 있습니다.
