Haystack

민죵·2024년 9월 24일

GNN공부

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Haystack은 PDF와 같은 문서에서 정보를 추출하고, 질문-응답(QA) 시스템을 구축하기 위한 오픈 소스 NLP 프레임워크입니다. 주로 기업이나 연구에서 문서 기반 검색 및 QA 시스템을 구현할 때 사용됩니다. Haystack은 최신 Transformer 기반 모델(BERT, RoBERTa 등)과 통합되어, 질문 생성, 질문 응답, 문서 검색 등의 기능을 제공합니다.

Haystack의 주요 기능과 특징

1. PDF 및 기타 문서 처리

Haystack은 다양한 문서 형식(PDF, Word, HTML 등)을 지원하며, 문서에서 텍스트를 추출하여 자연어 처리 작업을 수행할 수 있습니다. 이를 통해 방대한 문서에 대해 효율적인 질의응답 시스템을 구축할 수 있습니다. 특히 PDF 문서에서 직접 텍스트를 추출한 후, 검색 가능한 인덱스를 생성할 수 있습니다.

PDF와 같은 비정형 문서에서 필요한 정보를 자동으로 추출하는 기능.
문서 내 텍스트를 추출하고, 이를 기반으로 자연어 처리 모델을 적용해 의미 분석 가능.

2. 질문 생성 및 질문 응답 (QA 기능)

Haystack은 질문-응답 시스템(QA system)을 쉽게 구축할 수 있는 기능을 제공합니다. 예를 들어, 사용자가 시스템에 질문을 하면, 시스템은 문서의 텍스트에서 적절한 답변을 찾아 반환합니다. 또한, 질문 생성 모델과 결합하여 텍스트에서 자동으로 질문을 생성할 수도 있습니다.

사용자로부터 받은 질문을 이해하고, 적절한 문서 내 답을 찾는 extractive QA 기능.
Generative QA 기능을 사용해 생성형 모델을 통해 답변을 생성하는 방식도 지원.
또한, 특정 문서에 대해 질문을 자동으로 생성하여 질의응답 시스템에서 사용할 수 있는 질문-답변 쌍을 미리 준비할 수 있습니다.

3. 다양한 NLP 모델과 통합

Haystack은 최신 자연어 처리 모델인 Transformer 계열(BERT, RoBERTa, T5 등)과 통합되어 동작합니다. 이를 통해 텍스트의 의미를 깊이 이해하고, 질문에 대한 정확한 답변을 제공합니다. 사용자는 사전 훈련된 모델을 사용하거나, 특정 도메인에 맞게 모델을 미세 조정하여 사용할 수 있습니다.

BERT, RoBERTa, T5, GPT-3 등의 사전 훈련된 모델을 바로 사용할 수 있음.
자신만의 도메인에 맞는 데이터를 사용해 모델을 파인튜닝할 수 있어 특정 산업이나 업무 환경에 맞는 QA 시스템 구축 가능.

4. 문서 검색 및 정보 검색 (Document Retrieval)

Haystack은 대규모 문서 집합에서 빠르고 효율적으로 관련 문서를 검색하는 기능을 지원합니다. 검색 엔진과 결합하여 Information Retrieval 시스템을 구축할 수 있으며, 사용자가 입력한 질문에 대해 적절한 문서를 우선순위로 찾아서 보여줍니다.

Dense Passage Retrieval (DPR)와 같은 기술을 이용해 문서 검색을 빠르게 수행.
텍스트의 의미적 유사성을 기반으로 관련성이 높은 문서를 검색할 수 있음.
Elasticsearch와 같은 검색 엔진과 통합 가능하여 고성능 정보 검색 시스템을 구축 가능.

5. 파이프라인 기반의 유연한 구성

Haystack의 가장 큰 강점 중 하나는 파이프라인(Pipeline)을 기반으로 한 유연한 구조입니다. 사용자는 질문 생성, 문서 검색, 응답 생성과 같은 다양한 NLP 컴포넌트를 연결하여 자신만의 QA 파이프라인을 만들 수 있습니다. 이 파이프라인을 통해 다양한 작업을 단계별로 처리할 수 있으며, 쉽게 확장 및 맞춤 구성이 가능합니다.

Standard Pipeline: 기본적인 문서 검색 및 QA를 수행하는 표준 파이프라인.
Custom Pipeline: 질문 생성, 답변 생성, 문서 분류 등 여러 작업을 결합하여 자신만의 파이프라인을 구성할 수 있음.
각 단계에서의 모델 및 검색 기술을 자유롭게 교체 가능.

6. 오픈 소스 및 커뮤니티 지원

Haystack은 오픈 소스 프로젝트로, 누구나 무료로 사용하고 기여할 수 있습니다. 활발한 커뮤니티가 존재하여 다양한 사례와 문제 해결을 위한 도움을 받을 수 있으며, 필요한 경우 추가적인 플러그인과 확장을 적용할 수 있습니다.

Haystack의 주요 구성 요소

Document Store: PDF나 기타 문서 형식에서 추출된 텍스트 데이터를 저장하고 검색할 수 있는 시스템입니다. 대표적으로 Elasticsearch가 자주 사용되며, 문서 검색의 인덱싱을 지원합니다.
Retriever: 사용자의 질문에 따라 관련 문서를 검색하는 모듈입니다. Dense Retriever 또는 Sparse Retriever를 사용하여 문서의 의미적 유사성이나 키워드를 기반으로 문서를 검색합니다.
Reader: 검색된 문서에서 구체적인 답을 추출하는 모듈입니다. 주로 Transformer 기반 모델을 사용하며, 문서 내에서 관련된 문장을 찾아냅니다.
Generator: 문서에서 답을 생성하거나 요약하는 역할을 합니다. Generative QA의 경우, T5와 같은 생성 모델을 사용해 답을 직접 생성할 수 있습니다.
Pipeline: Retriever, Reader, Generator 등의 모듈을 결합하여 작업을 자동화할 수 있는 파이프라인 구조입니다. 이를 통해 여러 단계를 거쳐 사용자의 질문에 대한 답변을 찾아주는 시스템을 설계할 수 있습니다.

Haystack 사용 사례

기업 내 문서 검색 시스템: 대규모 사내 문서 및 매뉴얼에서 빠르게 정보를 검색하고 질의응답할 수 있는 시스템을 구축할 수 있습니다.
고객 지원 챗봇: 고객의 질문에 대한 답변을 자동으로 제공하는 챗봇을 구축할 수 있습니다.
연구 및 학습 자료 검색: 논문이나 연구 자료에서 관련 정보를 빠르게 찾고, 질문을 생성하여 학습 자료로 활용할 수 있습니다.

Haystack 사용 예시

PDF 문서에서 텍스트 추출 및 질문 응답 파이프라인 구성 예시

from haystack.document_stores import InMemoryDocumentStore
from haystack.nodes import DensePassageRetriever, FARMReader
from haystack.pipelines import ExtractiveQAPipeline
from haystack.utils import convert_files_to_docs, fetch_archive_from_http

# 문서 저장소 초기화
document_store = InMemoryDocumentStore()

# PDF 파일을 문서로 변환하여 저장소에 추가
pdf_path = "/path/to/your/pdf"
docs = convert_files_to_docs(dir_path=pdf_path)
document_store.write_documents(docs)

# Retriever와 Reader 설정
retriever = DensePassageRetriever(document_store=document_store)
reader = FARMReader(model_name_or_path="deepset/roberta-base-squad2")

# 파이프라인 구성
pipe = ExtractiveQAPipeline(reader, retriever)

# 질문에 대한 응답 생성
question = "2024-2학기 수강신청 기간은 언제인가요?"
prediction = pipe.run(query=question, params={"Retriever": {"top_k": 10}, "Reader": {"top_k": 1}})

print(prediction)