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아래아 한글(HWP) 문서 RAG/ 문서에서 Table(표) 인식 (Markdown 변환) - 랭체인(LangChain), 올라마(Ollama), 허깅페이스(Huggingface)
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아래아 한글(HWP) 문서 RAG/ 문서에서 Table(표) 인식 (Markdown 변환) - 랭체인(LangChain), 올라마(Ollama), 허깅페이스(Huggingface)
아래아 한글(hwp, hwpx) 문서를 Document Loader 사용하여 랭체인 문서 객체로 변환하는 작업을 처리합니다. 외교분 문서를 가져와서 허깅페이스의 sbert 한국어 임베딩 모델을 활용하여 Chroma 벡터스토어에 저장합니다. 한국어 임베딩 모델의 토크나이저를 기준으로 청크 단위로 분할합니다. 문서에 있는 텍스트(text)와 표(table)을 구분하고, 표 객체를 나타내는 HTML 표현을 마크다운(Markdown) 형식으로 변환하여 컨텍스트로 전달합니다. 랭체인(LangChain), 올라마(Ollama), 람마3(llama3) 모델을 사용합니다. RAGChain: https://nomadamas.gitbook.io/ragchain... 실습파일(Github) : https://zrr.kr/v00B 환경설정 파일(.env) LINKER_TYPE = "json" JSON_LINKER_PATH="ragchain_json_linker.json"
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