[요약] GPT-4 튜토리얼: 여러 PDF 파일로 질문하는 방법(Tesla의 10-K 연례 보고서 약 1000페이지 분량) :: with AI

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[ 요약 ]

이 문서에서는 작성자가 사용자 지정 PDF 챗봇을 사용하여 여러 파일에 걸쳐 여러 PDF 문서로 질문하는 방법을 설명합니다.
천 페이지가 넘는 재무 보고서가 포함된 2020~2022년 Tesla의 연례 보고서를 분석하는 예시를 통해 이를 보여줍니다.
이 챗봇은 자연어 처리(NLP)를 사용하여 특정 PDF 또는 여러 PDF에 대한 질문에 답변합니다.
저자는 각 PDF를 텍스트로 변환하고, NLP를 사용하여 텍스트를 처리하고, 처리된 텍스트를 데이터베이스에 저장하는 등 다중 PDF 챗봇 아키텍처를 설명하는 다이어그램을 제공합니다.
다중 PDF 챗봇을 이해하기 전에 이전 동영상을 시청하거나 리포지토리로 이동하여 기본 PDF 챗봇을 이해하는 것이 좋습니다.
이 글은 여러 PDF 파일에서 인사이트를 추출하기 위해 맞춤형 챗봇을 사용할 때의 이점을 강조하면서 마무리합니다.
독자는 자신의 필요에 맞게 챗봇을 사용자 지정할 수 있습니다.
이 문서에서는 문서를 컴퓨터가 이해할 수 있는 숫자 표현으로 변환하여 벡터 저장소라는 데이터베이스에 저장하는 프로세스에 대해 설명합니다.
벡터 저장소에는 메타데이터 및 기타 정보와 함께 다양한 카테고리 또는 이름 공간에 있는 문서의 숫자 표현이 포함되어 있습니다.
이 문서에서는 여러 연도 또는 네임스페이스에 걸쳐 정보를 분석할 수 있는 가능성과 질문에서 관련 네임스페이스를 추출하기 위한 동적 전략의 필요성에 대해 설명합니다.
이 문서에서는 네임스페이스를 추출하고 응답을 생성하기 위해 Open AI의 GPT4를 사용할 것을 제안합니다.
독자는 이 과정을 천천히 따라가며 질문과 관련 네임스페이스 간의 동적 관계에 대한 개념을 이해할 것을 권장합니다.
저자는 각 네임스페이스에 대한 관련 문서를 검색하는 방법과 특정 정보에 액세스하는 절차에 대해 설명합니다.
Tesla를 예로 들어 Secant Alpha라는 웹사이트를 사용하여 회사의 전년 대비 매출 성장률을 추정하는 방법을 보여줍니다.
그런 다음 카드 시스템을 설명하면서 '데이터 수집'이라는 스크립트를 통해 PDF에서 데이터를 수집하고 이를 동적 네임스페이스로 구성하는 방법을 설명합니다.
페이지 번호 및 원본 소스와 함께 각 PDF에 대한 참조를 생성하고 연도에 따라 그룹으로 나눕니다.
저자는 독자들이 더 자세한 정보를 얻기 위해 예정된 워크샵에 참석할 것을 권장합니다.
저자는 번역된 PDF를 청크로 분할하고 네임스페이스를 사용하여 범주에 할당하는 프로세스를 설명합니다.
각 그룹은 천 자 또는 이백 자의 청크로 분할되고 Tesla와 연도라는 네임스페이스가 할당됩니다.
그런 다음 작성자는 라인 체인 함수를 사용하여 청크를 50개의 벡터 청크로 분할된 텍스트와 메타데이터를 포함하는 임베딩(숫자)으로 변환하는 Pinecone 데이터베이스에 청크를 삽입합니다.
작성자는 환경, 코사인 계산, 차원 및 API 키를 올바르게 지정할 것을 권장합니다.
결과 파인콘 대시보드에는 인덱스, 네임스페이스 및 관련 벡터가 표시됩니다.
저자는 독자들의 성원에 감사드리며, 이 설명이 독자들이 이 과정을 이해하는 데 도움이 되기를 바랍니다.
이 비디오는 이전 비디오의 연장선상에 있는 비디오로, 발표자가 OpenAI와 LangChain을 사용하여 벡터로 작업하는 방법을 보여줍니다.
벡터는 네임스페이스에서 텍스트의 숫자 표현을 나타냅니다.
수집 프로세스가 완료되면 다음 단계는 지정된 네임스페이스에서 채팅하고 정보를 검색하는 것입니다.
이를 위해 발표자는 LangChain을 사용하여 만든 스크립트를 보여줍니다.
그는 프롬프트, 체인, 매핑을 사용하여 응답에서 네임스페이스를 추출하는 등 스크립트에 대한 높은 수준의 설명을 제공합니다.
또한 프로젝트를 복제할 때 지침을 주의 깊게 따르고 버전을 변조하지 말라고 조언합니다.
이 비디오는 다가오는 워크샵에서 LangChain 사용에 대한 자세한 내용을 다룰 것을 약속합니다.
시청자는 LangChain 문서를 확인하고 코드에 너무 겁먹지 말고 높은 수준의 개념에 집중할 것을 권장합니다.
전반적으로 이 동영상은 LangChain과 OpenAI를 사용하여 벡터로 작업하고 지정된 네임스페이스에서 동적으로 정보를 검색하는 방법에 대한 자습서 역할을 합니다.
저자는 특정 문서를 검색하고 응답을 생성하기 위해 모델, 인덱스 및 네임스페이스를 가져와서 만든 사용자 지정 QA 체인을 설명합니다.
채팅 인터페이스를 통해 프로그램의 기능을 시연하고 재무 분석 문서에서 정보를 추출하는 방법을 보여 줍니다.
이 글에서는 대량의 데이터를 분석하는 데 있어 프로그램의 유용성을 강조하고 참조할 수 있는 코드 예제를 제공합니다.
독자는 제공된 프런트엔드 인터페이스를 사용하여 다양한 프롬프트를 실험해 볼 것을 권장합니다.
이 동영상에서는 전문가가 과거 연례 보고서를 바탕으로 Tesla의 성장 잠재력에 대해 설명합니다.
또한 생산 상태 확장에 대해 이야기하고 프로세스를 지원하기 위해 GPT를 사용하는 것에 대해서도 언급합니다.
전문가는 이와 같은 애플리케이션을 구축하는 데 사용할 수 있는 아키텍처에 대한 대략적인 스케치를 제공하고 시청자에게 질문이 있으면 연락하라고 권장합니다.
또한 보다 심도 있는 이해를 위해 예정된 워크샵에 대해서도 언급합니다.
시청자는 설명 섹션에서 자세한 정보를 확인하고 대기자 명단에 등록하도록 안내받습니다.

 

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GPT-4 Tutorial: How to Chat With Multiple PDF Files (~1000 pages of Tesla's 10-K Annual Reports)

https://www.youtube.com/watch?v=Ix9WIZpArm0 

 

 

 

[ Summary ]

In this article, the author explains how to chat with multiple PDF documents across multiple files using a customized PDF chatbot.
They demonstrate this with the example of analyzing Tesla's annual reports for the years 2020-2022, which contain over a thousand pages of financial reports.
The chatbot uses NLP to answer questions about specific PDFs or across multiple PDFs.
The author provides a diagram explaining the multiple PDF chatbot architecture, which includes converting each PDF to text, using NLP to process the text, and storing the processed text in a database.
The reader is advised to watch the previous video or go to the repository to understand the basic PDF chatbot before attempting to understand the multiple PDF chatbot.
The article concludes by highlighting the benefits of using a customized chatbot to extract insights from multiple PDF files.
The reader is invited to customize the chatbot for their own needs.
This article explains the process of converting documents into number representations that computers can understand and store in a database called a vector store.
The vector store contains the number representations of documents in different categories or name spaces, along with metadata and other information.
The article discusses the possibility of analyzing information across multiple years or name spaces and the need for a dynamic strategy to extract the relevant namespace from a question.
The article suggests using Open AI's GPT4 to extract the namespace and generate a response.
The reader is encouraged to follow the process slowly and understand the concept of dynamic relationship between the question and the relevant namespace.
The author explains how they retrieve relevant documents for each namespace, as well as the procedures involved in accessing specific information.
They demonstrate how to use a website called Secant Alpha to estimate a company's revenue growth year on year, using Tesla as an example.
They then describe their card system, explaining how they ingest data from PDFs and organize it into dynamic namespaces through a script called "ingest data".
They create references to each PDF, along with their page numbers and original sources, and split them into groups according to year.
The author encourages readers to attend an upcoming workshop for more detailed information.
The author explains the process of splitting translated PDFs into chunks and assigning them to categories using namespaces.
Each group is split into chunks of a thousand or two hundred characters and assigned a namespace called Tesla and the year.
The author then inserts the chunks into a Pinecone database, using line chain functions, which converts the chunks into embeddings (numbers) containing text and metadata, split into chunks of 50 vectors.
The author recommends specifying the environment, cosine calculation, dimensions, and API keys correctly.
The resulting Pinecone dashboard shows the indexes, namespaces, and associated vectors.
The author thanks the readers for their support and hopes that this explanation helps readers understand the process.
This video is a continuation of the previous one where the speaker shows how to use OpenAI and LangChain to work with vectors.
The vectors represent the numerical representation of the text in a namespace.
Once the ingestion process is done, the next phase is to chat and retrieve information from a specified namespace.
To do this, the speaker shows a script he created using LangChain.
He provides a high-level explanation of the script, including the use of prompts, chains, and mapping to extract the namespace from the response.
The speaker advises following the instructions carefully when cloning the project and not to tamper with the versions.
The video promises an upcoming workshop to cover the details of using LangChain.
The viewer is encouraged to check out the LangChain Docs and focus on the high-level concepts while not getting too intimidated by the code.
Overall, the video serves as a tutorial on how to use LangChain and OpenAI to work with vectors and retrieve information from a specified namespace dynamically.
The author explains a custom QA chain they created that takes in a model, index, and namespace to retrieve specific documents and produce a response.
They demonstrate the functionality of their program through a chat interface and show how it can extract information from financial analysis documents.
The article emphasizes the usefulness of their program for analyzing large volumes of data and provides code examples for reference.
The reader is encouraged to use the provided front-end interface and experiment with different prompts.
In this video, the expert discusses the growth potential of Tesla based on past annual reports.
They also talk about expanding production status and mention using GPT to help with the process.
The expert provides a rough sketch of an architecture that can be used for building an application like this, and encourages viewers to reach out with any questions.
They also mention upcoming workshops for a more in-depth understanding.
Viewers are directed to check the description section for more information and to sign up for the waitlist.