Backend-ai

Backend service dedicated to RAG chatbot functionalities using Langchain and OpenAI API

A. 프로젝트 구조

디렉토리 구조

└── src
    ├── app
    │   ├── __init__.py 
    │   ├── config.py
    │   └── virtual_db.py // 백 연동용 가상 db 중첩 객체
        └── sql_executor.py
        └── sql_queries.py
    │   └── service // 폴더 - 지인 
    │   └── preprocess // 폴더 - 승철
    ├── data 
    │   ├── db - 백엔드 연동 전에 테스트 위해 사용할 가상 db (도의님이 업데이트하는 db에 맞춰서 변경하기)
    │   │   ├── admin.json
    │   │   ├── flight.json
    │   │   ├── hotel.json
    │   │   ├── querylog.json
    │   │   ├── reservation.json
    │   │   └── user.json
    │   ├── processed
    │   └── raw
    │       └── // 비정형 데이터 추가 
    ├── evaluations 폴더 
    ├── main_preprocess.py // 전처리 메인 플로우 실행 폴더
    ├── requirements.txt (여기다가 실행 시 필요한 패키지 목록들 추가하기)
    ├── main_service.py
    └── tests 폴더
        └── 
-- .env // 깃에 올리지 않을 예정 - 각자 로컬에서 생성해서 토큰 변수 저장하기

구조 설명

src/app 폴더

preprocess 폴더
- 임베딩, 벡터스토어 생성, 청킹, 문서 로드등 전처리 단계를 담당
service 폴더
- 체인, 프롬프트, 리트리벌 등의 검색 영역
init.py(공용)
- 역할: app 패키지를 초기화합니다.
- 특징: 다른 모듈에서 상대 경로로 불러올 수 있도록 패키지로 인식시킵니다.
config.py(공용)
- 역할: 환경변수 및 상수 값들을 설정합니다.
- 주요 내용:
  - .env 파일을 통해 OPENAI_API_KEY, VIRTUAL_DB_DIR, MODEL_NAME 등의 설정을 로드합니다.
sql_executor.py (공용)
- 역할: 가상 DB 데이터에서 SQL 쿼리 실행을 흉내 내는(pseudo) 로직을 구현합니다.
- 주요 함수:
  - pseudo_execute_sql(query_key, db_data)
    - query_key에 따라 DB의 호텔, 항공편, 예약 등의 데이터를 필터링하여 반환합니다.
sql_queries.py (공용)
- 역할: 질문 분류에 따른 SQL 쿼리 키 매핑 정보를 제공합니다.
- 주요 내용:
  - sql_query_map 딕셔너리
    - 예: "available_rooms": "SHOW_AVAILABLE_ROOMS", "customer_reservation": "SHOW_CUSTOMER_RESERVATION" 등.
virtual_db.py (공용)
- 역할: JSON 파일들을 로드하여 가상 DB를 구성합니다.
- 주요 함수:
  - load_json_file(filename: str)
    - 개별 JSON 파일을 읽어 파이썬 객체로 반환합니다.
  - load_virtual_db()
    - 여러 JSON 파일을 조합하여 가상 DB(Hotel, Flight, Reservation, User 등)를 생성합니다.

src/data 폴더

db 폴더
- 역할: 가상 DB 데이터 파일들이 위치합니다.
- 도의님이 설계한 스키마 참고하였습니다.
- 주요 파일:
  - admin.json: 시스템 관리자 관련 설정
  - flight.json: 항공편 정보
  - hotel.json: 호텔 정보
  - querylog.json: 사용자 질의 기록
  - reservation.json: 예약 내역 정보
  - user.json: 사용자 정보
processed 폴더
- 역할: 전처리 후 처리된 데이터를 저장할 디렉토리
raw 폴더
- 역할: 원본 문서 파일들이 위치합니다.
- 호텔 예약 관련 PDF 문서 등

기타 주요 파일

experiments 폴더 (공용)
- 역할: 다양한 실험적 시도나 프로토타입 코드가 위치하는 디렉토리입니다.
main_preprocess.py
- 역할: PDF 문서를 로드, 텍스트 청크 분할, 임베딩 생성 및 벡터스토어 저장 과정을 실행하는 전처리 파이프라인을 구현합니다. - 전처리 메인 플로우 실행 파일
requirements.txt (공용)
- 역할: 프로젝트에 필요한 Python 패키지들의 목록을 제공합니다.
main_service.py
- 역할: 전처리된 벡터스토어를 로드하고, retriever와 체인들을 생성하여 사용자 질문을 처리하고 최종 답변을 출력하는 메인 실행 스크립트입니다. - 검색 메인 플로우 실행 파일
tests (공용)
- 역할: 각 모듈에 대한 단위 테스트를 포함합니다.
- 테스트 케이스 예시
  - PDF 파일 로딩 테스트
  - 텍스트 분할 테스트
  - 가상 DB의 JSON 파일 로드 및 필수 키 검증

설치 및 실행 방법

파이썬 가상환경 생성 및 활성화

가상환경 생성
```
python -m venv env
```

가상환경 활성화

Windows
```
env\Scripts\activate
```
macOS/Linux
```
source env/bin/activate
```

패키지 설치
- 가상환경이 활성화된 상태에서 cd src로 디렉토리 이동 후, 아래 명령어로 패키지를 한 번에 설치합니다.
```
pip install -r requirements.txt

// 패키지 삭제
pip uninstall -r requirements.txt -y
```
  참고) numpy 버전 충돌 때문에, numpy는 별도로 버전을 지정하여 numpy==1.26.2를 추가하였습니다.
  
  필수
  - langchain
  - python-dotenv
  - langchain_community
  - langchain-openai
  - numpy==1.26.2
  - langsmith
  - openai
  변동 가능
  - huggingface_hub (임시로 허깅페이시 임베딩 지정해서 추가함)
  - pypdf
  - faiss-cpu
  - langchain-text
  - langchain-huggingface
환경변수 설정
- 프로젝트 루트(backed-ai/.env)에 .env 파일을 생성하고, OPENAI_API_KEY 및 랭스미스 키, VIRTUAL_DB_DIR 등 필요한 환경변수를 설정합니다.
.env 구성 예시 : 이중에서 필요한 부분만 추가하면 될듯
전처리
- 전처리 메인 플로우 실행
```
python main_preprocess.py
```
시스템 실행
- 서비스 메인 플로우 실행
```
python main_service.py
```

B. backend-ai 코랩 연동 가이드

팀 프로젝트 협업을 위해, 코랩에서 jinjja-fun-trip 조직의 backend-ai 리포지토리를 클론(clone)하고, 원하는 브랜치에 코드 커밋 및 푸쉬하는 방법에 대한 리드미입니다.

주의

클론한 리포지토리 내 파일(backend-ai 폴더 내 파일)

실제 코드 작성 및 수정은 클론한 backend-ai 리포지토리 내부의 파일에서 진행합니다. 각 팀원은 자신의 기능이나 버그 수정을 위해 해당 리포지토리 내에서 작업하게 됩니다.
연동용 코랩파일 (backend-ai 폴더 내 파일이 아닌 연동을 위한 별도의 파일)

아래 코드는 소개된 깃허브레포지토리연동용.ipynb 파일은 리포지토리와의 연동 및 환경 설정을 위한 별도의 파일입니다. 이 파일을 통해 리포지토리 클론, 커밋, 푸쉬 및 Pull 작업을 쉽게 수행할 수 있습니다.

이 파일은 코드 작업을 위한 주요 파일이 아니므로, 수정 작업은 클론한 리포지토리에서 진행해 주세요.

1. 사전 준비사항

Google 계정 및 Google Drive
- 코랩 사용을 위해 Google Drive를 마운트할 수 있어야 합니다.
GitHub 계정
- 리포지토리 접근 및 코드 푸쉬/풀을 위해 GitHub 계정이 필요합니다.
GitHub Personal Access Token 발급
- 안전한 인증을 위해 개인 깃허브 토큰이 필요하며, 이를 환경변수로 관리합니다.

2. GitHub Personal Access Token (PAT) 발급 방법

GitHub에 로그인한 후, 우측 상단의 프로필 아이콘을 클릭하고 Settings로 이동합니다.
좌측 메뉴에서 Developer settings를 선택한 후, Personal access tokens > Tokens (classic) 메뉴로 이동합니다.
Generate new token 버튼을 클릭하여 새 토큰을 생성합니다.
토큰에 사용할 Note와 Expiration을 설정하고, 필요한 scope (예: repo – 리포지토리 접근 권한)를 선택합니다. (프로젝트 기간동안은 사용할 수 있도록 유효 기간을 설정합니다. )
Generate token을 클릭하면, 새로 발급된 토큰을 복사할 수 있습니다.

3. 환경변수 및 사용자 설정

본인의 GitHub 정보를 입력할 수 있도록 아래와 같이 환경 변수를 관리합니다.

셀에 다음 코드를 추가하여 환경변수를 설정할 수 있습니다.

import os
os.environ["GIT_TOKEN"] = "발급받은_토큰값을_여기에_입력"
os.environ["GIT_USERNAME"] = "본인깃허브아이디"
os.environ["GIT_EMAIL"] = "본인이메일@example.com"

3.2. Git 사용자 설정

코랩 노트북 내에서 설정한 환경변수를 가져와 Git 설정에 사용합니다.

# 환경변수에서 가져오기
GIT_TOKEN = os.getenv("GIT_TOKEN")
GIT_USERNAME = os.getenv("GIT_USERNAME")
GIT_EMAIL = os.getenv("GIT_EMAIL")

# Git 사용자 정보 설정 
!git config --global user.email "{GIT_EMAIL}"
!git config --global user.name "{GIT_USERNAME}"

4. 리포지토리 클론 및 작업 환경 설정

Google Drive를 마운트하고 지정한 경로에 리포지토리를 클론하는 전체 과정에 해당합니다.

# Google Drive 마운트
from google.colab import drive

ROOT = "/gdrive"
drive.mount(ROOT)

→ Mounted at /gdrive

# Google Drive 내의 프로젝트 경로 설정
from os.path import join

MY_GOOGLE_DRIVE_PATH = 'My Drive/Colab Notebooks/'
PROJECT_PATH = join(ROOT, MY_GOOGLE_DRIVE_PATH)
print("PROJECT_PATH: ", PROJECT_PATH)

→ PROJECT_PATH: /gdrive/My Drive/Colab Notebooks/

# GitHub 리포지토리 정보 설정
GIT_ORGANIZATION = "jinjja-fun-trip"
GIT_REPOSITORY = "backend-ai"

# Git 클론용 URL 생성
GIT_PATH = "https://" + GIT_TOKEN + "@github.com/" + GIT_ORGANIZATION + "/" + GIT_REPOSITORY + ".git"
print("GIT_PATH: ", GIT_PATH)

# 프로젝트 경로로 이동
%cd "{PROJECT_PATH}"

→ /gdrive/My Drive/Colab Notebooks

# 이동한 해당 경로에서 리포지토리 클론
!git clone "{GIT_PATH}"

project path에 깃허브 리포지토리에 대응되는 폴더 [backend-ai]가 생성된 것을 확인할 수 있습니다.

# 클론 받은 디렉토리로 이동
%cd backend-ai/

# 브랜치 확인 및 상태 체크
!git branch
!git status

# 폴더 구조 확인용
!apt-get install tree
!tree

필수x : 폴더구조 확인을 위해 tree를 install해 사용할 수 있습니다.

5. 코드 커밋, 푸쉬 및 Pull 받기

5.1. 코드 커밋 및 푸쉬

코랩에 클론한 해당 리포지토리에서 작업을 합니다. (backend-ai 폴더 내 파일에서 실제 작업을 수행합니다. )

작업 후 변경사항을 GitHub에 반영하기 위해선 깃허브레포지토리연동용.ipynb 파일에서 GitHub 리포지토리의 커밋, 푸쉬 등의 작업을 쉽게 수행합니다.

# 변경된 파일 추가
!git add .

# 커밋 (커밋 메시지 수정 가능)
!git commit -m "[chore] 커밋 테스트"

# 변경사항 푸쉬
!git push

cf : 브랜치를 변경하고 싶다면 !git checkout 브랜치명 명령어를 사용하세요.

깃허브에 코랩에서 push한 커밋이 반영됨을 확인할 수 있습니다.

5.2. 최신 변경사항 Pull 받기

리포지토리에 반영된 최신 변경사항을 가져오려면 아래 명령어를 사용합니다.

(+ 코랩이 아닌, backend-ai 리포지토리에 비주얼 스튜티오 코드 등으로 작업해서 원격 저장소에 Push한 사항도 pull 받을 수 있습니다. )

# 현재 브랜치의 최신 변경사항 Pull 받기
!git pull

# 또는, 특정 브랜치에서 Pull 받으려면:
!git pull origin 브랜치명

깃허브레포지토리연동용.ipynb 파일에서 Pull 명렁을 실행한 후에 코랩 상의 backend-ai 리포지토리를 확인하면, 리포지토리에 반영된 최신 변경사항이 반영된 것을 확인할 수 있습니다.

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 61 Commits
src		src
.gitignore		.gitignore
README.md		README.md
backendAI.ipynb		backendAI.ipynb

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주의

1. 사전 준비사항

2. GitHub Personal Access Token (PAT) 발급 방법

3. 환경변수 및 사용자 설정

3.2. Git 사용자 설정

4. 리포지토리 클론 및 작업 환경 설정

5. 코드 커밋, 푸쉬 및 Pull 받기

5.1. 코드 커밋 및 푸쉬

5.2. 최신 변경사항 Pull 받기

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