<!-- wp:heading {"level":3} -->
<h3 class="wp-block-heading">🌟 주요 특징</h3>
<!-- /wp:heading -->

<!-- wp:list -->
<ul class="wp-block-list"><!-- wp:list-item -->
<li><strong>다양한 데이터 형식 지원</strong>: 텍스트(txt, md, html)는 물론 PDF, Word, Excel, 심지어 이미지와 비디오 같은 복잡한 비정형 데이터까지 처리할 수 있습니다.</li>
<!-- /wp:list-item -->

<!-- wp:list-item -->
<li><strong>지능적인 문서 이해</strong>: 딥러닝 기반의 'Smart Document Processing' 기술을 활용하여 문서의 레이아웃을 분석하고 텍스트, 표, 이미지 등의 요소를 정확하게 추출하여 품질 높은 청킹(chunking)을 보장합니다.</li>
<!-- /wp:list-item -->

<!-- wp:list-item -->
<li><strong>템플릿 기반 워크플로우</strong>: 코딩 없이 파이프라인을 시각적으로 설계할 수 있는 템플릿 기능을 제공하여 RAG 애플리케이션 개발을 간소화합니다.</li>
<!-- /wp:list-item -->

<!-- wp:list-item -->
<li><strong>품질 높은 답변 생성</strong>: 검색된 정보를 바탕으로 LLM(대규모 언어 모델)이 신뢰성 있는 답변을 생성하도록 하여 환각(Hallucination) 현상을 최소화합니다.</li>
<!-- /wp:list-item -->

<!-- wp:list-item -->
<li><strong>간편한 배포 및 확장성</strong>: Docker를 통해 쉽게 설치하고 확장할 수 있도록 설계되었습니다.</li>
<!-- /wp:list-item --></ul>
<!-- /wp:list -->

<!-- wp:paragraph -->
<p>RagFlow를 Ubuntu 서버에 설치하고 사용하는 방법은 다음과 같습니다.</p>
<!-- /wp:paragraph -->

<!-- wp:heading {"level":3} -->
<h3 class="wp-block-heading"><strong>1. 사전 요구 사항</strong></h3>
<!-- /wp:heading -->

<!-- wp:paragraph -->
<p>설치를 진행하기 전에 다음 요구 사항을 충족하는지 확인해야 합니다.</p>
<!-- /wp:paragraph -->

<!-- wp:list -->
<ul class="wp-block-list"><!-- wp:list-item -->
<li><strong>CPU</strong>: 4코어 이상 (x86)</li>
<!-- /wp:list-item -->

<!-- wp:list-item -->
<li><strong>RAM</strong>: 16GB 이상</li>
<!-- /wp:list-item -->

<!-- wp:list-item -->
<li><strong>디스크</strong>: 50GB 이상</li>
<!-- /wp:list-item -->

<!-- wp:list-item -->
<li><strong>Docker</strong>: 버전 24.0.0 이상</li>
<!-- /wp:list-item -->

<!-- wp:list-item -->
<li><strong>Docker Compose</strong>: 버전 v2.26.1 이상</li>
<!-- /wp:list-item -->

<!-- wp:list-item -->
<li><strong>gVisor</strong>: (선택 사항) 코드 실행기(샌드박스) 기능을 사용하려는 경우에만 필요합니다.</li>
<!-- /wp:list-item --></ul>
<!-- /wp:list -->

<!-- wp:separator -->
<hr class="wp-block-separator has-alpha-channel-opacity"/>
<!-- /wp:separator -->

<!-- wp:heading {"level":3} -->
<h3 class="wp-block-heading"><strong>2. Ubuntu 서버에 설치</strong></h3>
<!-- /wp:heading -->

<!-- wp:heading {"level":4} -->
<h4 class="wp-block-heading"><strong>1단계: 시스템 메모리 매핑 늘리기</strong></h4>
<!-- /wp:heading -->

<!-- wp:paragraph -->
<p>Elasticsearch/Infinity를 위해 시스템의 최대 메모리 맵 수를 늘려야 합니다.</p>
<!-- /wp:paragraph -->

<!-- wp:code -->
<pre class="wp-block-code"><code>sudo sysctl -w vm.max_map_count=262144
</code></pre>
<!-- /wp:code -->

<!-- wp:paragraph -->
<p>재부팅 후에도 이 설정을 유지하려면 <code>/etc/sysctl.conf</code> 파일에 추가합니다.</p>
<!-- /wp:paragraph -->

<!-- wp:code -->
<pre class="wp-block-code"><code>echo "vm.max_map_count=262144" | sudo tee -a /etc/sysctl.conf
</code></pre>
<!-- /wp:code -->

<!-- wp:heading {"level":4} -->
<h4 class="wp-block-heading"><strong>2단계: Docker 및 Docker Compose 설치</strong></h4>
<!-- /wp:heading -->

<!-- wp:paragraph -->
<p>Ubuntu에 Docker와 Docker Compose를 설치합니다.</p>
<!-- /wp:paragraph -->

<!-- wp:code -->
<pre class="wp-block-code"><code>sudo apt-get update
sudo apt-get install -y docker.io docker-compose
</code></pre>
<!-- /wp:code -->

<!-- wp:heading {"level":4} -->
<h4 class="wp-block-heading"><strong>3단계: RAGFlow 리포지토리 복제</strong></h4>
<!-- /wp:heading -->

<!-- wp:paragraph -->
<p>RAGFlow의 GitHub 리포지토리를 복제합니다.</p>
<!-- /wp:paragraph -->

<!-- wp:code -->
<pre class="wp-block-code"><code>git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git
cd ragflow
</code></pre>
<!-- /wp:code -->

<!-- wp:heading {"level":4} -->
<h4 class="wp-block-heading"><strong>4단계: RAGFlow 서버 시작</strong></h4>
<!-- /wp:heading -->

<!-- wp:paragraph -->
<p>Docker Compose를 사용하여 RAGFlow 서버를 시작합니다. <code>.env</code> 파일에서 <code>RAGFLOW_IMAGE</code> 변수를 설정하여 원하는 버전을 선택할 수 있습니다 (예: <code>infiniflow/ragflow:v0.19.0-slim</code>).</p>
<!-- /wp:paragraph -->

<!-- wp:code -->
<pre class="wp-block-code"><code>cd docker
# .env 파일 수정이 필요한 경우 nano .env 또는 vi .env 사용
docker-compose up -d
</code></pre>
<!-- /wp:code -->

<!-- wp:separator -->
<hr class="wp-block-separator has-alpha-channel-opacity"/>
<!-- /wp:separator -->

<!-- wp:heading {"level":3} -->
<h3 class="wp-block-heading"><strong>3. RAGFlow 사용 요령</strong></h3>
<!-- /wp:heading -->

<!-- wp:paragraph -->
<p>RAGFlow는 복잡한 문서(PDF, Word 등)를 이해하고, 이를 기반으로 정확한 답변을 생성하는 AI(RAG) 앱을 손쉽게 만들 수 있도록 도와주는 강력한 도구입니다. 이 매뉴얼은 공식 웹사이트(<a target="_blank" rel="noreferrer noopener" href="https://ragflow.io/">https://ragflow.io/</a>)를 참조하여 RAGFlow의 핵심 사용법을 안내합니다.</p>
<!-- /wp:paragraph -->

<!-- wp:separator -->
<hr class="wp-block-separator has-alpha-channel-opacity"/>
<!-- /wp:separator -->

<!-- wp:heading {"level":4} -->
<h4 class="wp-block-heading"><strong>📌 1단계: 모델 설정 (API 키 연동)</strong></h4>
<!-- /wp:heading -->

<!-- wp:paragraph -->
<p>RAGFlow가 똑똑하게 작동하려면, 언어 모델(LLM)과의 연결이 가장 먼저 필요합니다. OpenAI의 GPT, Anthropic의 Claude 등 외부 모델이나 로컬 모델을 연결할 수 있습니다.</p>
<!-- /wp:paragraph -->

<!-- wp:list {"ordered":true,"start":1} -->
<ol start="1" class="wp-block-list"><!-- wp:list-item -->
<li><strong>Model Providers 메뉴 접속</strong>: 로그인 후, 우측 상단의 프로필 아이콘을 클릭하고 'Model Providers' 메뉴로 들어갑니다.</li>
<!-- /wp:list-item -->

<!-- wp:list-item -->
<li><strong>API 키 추가</strong>: 사용하려는 모델 제공자(예: OpenAI)를 선택하고, 해당 서비스에서 발급받은 <strong>API 키</strong>를 입력한 뒤 저장합니다.</li>
<!-- /wp:list-item -->

<!-- wp:list-item -->
<li><strong>기본 모델 지정</strong>: 'Set default models' 버튼을 눌러 각 기능에 사용할 기본 모델을 지정합니다.<!-- wp:list -->
<ul class="wp-block-list"><!-- wp:list-item -->
<li><strong>Chat Model</strong>: 사용자와 대화하고 답변을 생성할 모델 (예: <code>gpt-4o</code>)</li>
<!-- /wp:list-item -->

<!-- wp:list-item -->
<li><strong>Embedding Model</strong>: 문서를 벡터(숫자)로 변환하여 검색이 용이하도록 만드는 모델 (예: <code>text-embedding-3-small</code>)</li>
<!-- /wp:list-item -->

<!-- wp:list-item -->
<li><strong>Rerank Model</strong>: 검색된 결과의 순위를 매겨 정확도를 높이는 모델</li>
<!-- /wp:list-item --></ul>
<!-- /wp:list --></li>
<!-- /wp:list-item --></ol>
<!-- /wp:list -->

<!-- wp:paragraph -->
<p>이 설정이 완료되어야 RAGFlow의 모든 기능이 정상적으로 동작합니다.</p>
<!-- /wp:paragraph -->

<!-- wp:separator -->
<hr class="wp-block-separator has-alpha-channel-opacity"/>
<!-- /wp:separator -->

<!-- wp:heading {"level":4} -->
<h4 class="wp-block-heading"><strong>📚 2단계: 지식 베이스(Knowledge Base) 생성 및 파일 업로드</strong></h4>
<!-- /wp:heading -->

<!-- wp:paragraph -->
<p>지식 베이스는 AI가 학습하고 답변의 근거로 삼을 문서들의 집합입니다.</p>
<!-- /wp:paragraph -->

<!-- wp:list {"ordered":true,"start":1} -->
<ol start="1" class="wp-block-list"><!-- wp:list-item -->
<li><strong>지식 베이스 만들기</strong>: 메인 화면에서 <strong>'Knowledge Base'</strong> 탭으로 이동한 후 'Create knowledge base' 버튼을 클릭합니다.</li>
<!-- /wp:list-item -->

<!-- wp:list-item -->
<li><strong>이름 및 설정</strong>: 지식 베이스의 이름을 입력하고, 사용할 <strong>Embedding Model</strong>을 선택합니다. 다른 고급 설정은 우선 기본값으로 두고 'Save'를 눌러 생성합니다.</li>
<!-- /wp:list-item -->

<!-- wp:list-item -->
<li><strong>파일 업로드</strong>: 생성된 지식 베이스 안에서 <strong>'+ Add file'</strong> 버튼을 눌러 AI에게 학습시킬 문서 파일(PDF, DOCX, TXT 등)을 업로드합니다.</li>
<!-- /wp:list-item -->

<!-- wp:list-item -->
<li><strong>문서 처리 (Parsing)</strong>: 업로드가 완료되면, 각 파일 옆의 <strong>재생(▶) 버튼</strong>을 눌러 문서 분석 및 처리를 시작합니다. 처리 상태가 'SUCCESS'로 바뀌면 AI가 문서를 학습한 것입니다.</li>
<!-- /wp:list-item --></ol>
<!-- /wp:list -->

<!-- wp:paragraph -->
<p>이 과정에서 RAGFlow는 <strong>'지능형 문서 이해'</strong> 기술을 통해 문서의 제목, 단락, 표 등을 분석하여 최적의 단위(Chunk)로 자릅니다. 사용자는 처리된 결과를 직접 확인하고 수정할 수도 있습니다.</p>
<!-- /wp:paragraph -->

<!-- wp:separator -->
<hr class="wp-block-separator has-alpha-channel-opacity"/>
<!-- /wp:separator -->

<!-- wp:heading {"level":4} -->
<h4 class="wp-block-heading"><strong>🤖 3단계: 채팅 애플리케이션 (Chat Assistant) 만들기</strong></h4>
<!-- /wp:heading -->

<!-- wp:paragraph -->
<p>이제 학습된 지식 베이스를 기반으로 질문에 답변할 수 있는 AI 채팅 비서를 만들 차례입니다.</p>
<!-- /wp:paragraph -->

<!-- wp:list {"ordered":true,"start":1} -->
<ol start="1" class="wp-block-list"><!-- wp:list-item -->
<li><strong>애플리케이션 생성</strong>: 상단의 <strong>'Chat'</strong> 탭으로 이동하여 'Create an Assistant' 버튼을 클릭합니다.</li>
<!-- /wp:list-item -->

<!-- wp:list-item -->
<li><strong>기본 정보 입력</strong>:<!-- wp:list -->
<ul class="wp-block-list"><!-- wp:list-item -->
<li><strong>Name</strong>: AI 비서의 이름을 지어줍니다.</li>
<!-- /wp:list-item -->

<!-- wp:list-item -->
<li><strong>Description</strong>: 어떤 역할을 하는지 간단히 설명합니다.</li>
<!-- /wp:list-item -->

<!-- wp:list-item -->
<li><strong>Opener</strong>: 채팅방에 처음 입장했을 때 사용자에게 건넬 인사말을 설정할 수 있습니다.</li>
<!-- /wp:list-item --></ul>
<!-- /wp:list --></li>
<!-- /wp:list-item -->

<!-- wp:list-item -->
<li><strong>지식 베이스 연결</strong>: <strong>'Knowledge Bases'</strong> 섹션에서 이 AI 비서가 참조할 지식 베이스를 선택합니다. 여러 개의 지식 베이스를 동시에 연결할 수도 있습니다.</li>
<!-- /wp:list-item -->

<!-- wp:list-item -->
<li><strong>모델 설정</strong>: <strong>'Model Setting'</strong> 섹션에서 답변 생성에 사용할 언어 모델(Chat Model)을 선택합니다.</li>
<!-- /wp:list-item -->

<!-- wp:list-item -->
<li><strong>생성 완료</strong>: 'OK' 버튼을 눌러 AI 비서 생성을 마칩니다.</li>
<!-- /wp:list-item --></ol>
<!-- /wp:list -->

<!-- wp:separator -->
<hr class="wp-block-separator has-alpha-channel-opacity"/>
<!-- /wp:separator -->

<!-- wp:heading {"level":4} -->
<h4 class="wp-block-heading"><strong>💬 4단계: 테스트 및 활용</strong></h4>
<!-- /wp:heading -->

<!-- wp:paragraph -->
<p>이제 모든 준비가 끝났습니다. Chat 화면에서 방금 만든 AI 비서를 선택하여 대화를 시작할 수 있습니다.</p>
<!-- /wp:paragraph -->

<!-- wp:list -->
<ul class="wp-block-list"><!-- wp:list-item -->
<li><strong>질문하기</strong>: 지식 베이스에 업로드한 문서의 내용을 바탕으로 자유롭게 질문해 보세요.</li>
<!-- /wp:list-item -->

<!-- wp:list-item -->
<li><strong>출처 확인</strong>: RAGFlow는 답변을 생성할 때 어떤 문서의 어느 부분을 참고했는지 **출처(citation)**를 함께 제공합니다. 이를 통해 답변의 신뢰도를 즉시 확인할 수 있어 '환각(Hallucination)' 현상을 크게 줄일 수 있습니다.</li>
<!-- /wp:list-item --></ul>
<!-- /wp:list -->

<!-- wp:paragraph -->
<p>이 기본 과정을 통해 누구나 코딩 없이 자신만의 문서 기반 AI Q&amp;A 봇을 만들고 활용할 수 있습니다.</p>
<!-- /wp:paragraph -->