엔진 교체 및 3D 지식 그래프를 지원하는 셀프 호스팅 멀티모달 RAG 대시보드

작성자의 첫 공개 프로젝트임에도 불구하고 구체적인 기술 스택과 컨테이너화된 배포 방식을 제공하여 긍정적인 관심을 받았다. 특히 수식과 표 처리에 특화된 점과 3D 그래프 시각화 기능이 유용하다는 평가가 주를 이루었다.

• PDF 내 수식이나 표가 중요한 학술 문서를 다룰 경우 MinerU와 같은 전문 추출 도구를 RAG 파이프라인에 통합하는 것이 유리하다.
• 인프라 상황에 맞춰 LLM_ENGINE 환경 변수를 활용해 로컬(Ollama)과 서버(vLLM) 백엔드를 유연하게 전환하여 운영할 수 있다.
• GPU 자원이 부족한 환경에서는 CPU 기반으로 작동하는 BGE-Reranker를 활용해 검색 품질을 보완할 수 있다.

• MinerU를 활용해 PDF 내 수식과 표를 정밀하게 추출하는 멀티모달 RAG 파이프라인 구축
• Neo4j 기반의 3D 지식 그래프 시각화를 통한 데이터 간 맥락적 관계 탐색 기능 제공
• 환경 변수 설정만으로 Ollama, vLLM 등 5가지 이상의 LLM 엔진을 즉시 교체 가능
• CPU 기반 리랭커(BGE-Reranker) 내장으로 추가 GPU 부담 없이 검색 성능 최적화