Ollama와 TypeScript를 활용하여 로컬에서 RAG 시스템을 구축하는 방법을 안내합니다.
이 글은 개인 문서를 OpenAI에 전송하지 않고 로컬에서 전체 검색 강화 생성(RAG) 파이프라인을 구축하는 방법을 설명합니다. TypeScript와 Ollama를 사용하여, 로컬 벡터 저장소에 파일을 인덱싱하고 질문에 응답하는 커맨드라인 도구를 만드는 과정을 다룹니다. SQLite를 벡터 유사도 검색에 사용하는 이유도 설명하며, 특정 모델들이 필요하지 않음을 강조합니다.
Guide on building a local RAG system using Ollama and TypeScript.
This article explains how to build a complete Retrieval-Augmented Generation (RAG) pipeline entirely on your machine without sending documents to OpenAI. It walks through creating a command-line tool that indexes files and answers questions using TypeScript and Ollama. The use of SQLite for vector similarity search is discussed, highlighting its advantages over other databases.