KNIME 기반 문서 파싱 & LLM 지식 DB 구축

KNIME을 이용한 문서 파싱 및 LLM 기반 지식 데이터베이스 구축

1. 전체 개념 흐름

• 문서 수집: PDF, Word, Excel, 텍스트 등
• 문서 파싱 및 전처리 (KNIME 활용): 텍스트 추출, 불필요한 공백 제거, 문장/단락 분할
• 벡터화 및 지식 DB 구축: 문장/단락 임베딩 생성 후 벡터 DB에 저장
• LLM 기반 질문응답 서비스: 사용자의 질문 → 벡터 DB 검색 → LLM에 context 전달 → 답변 생성

2. KNIME에서 문서 파싱

KNIME 워크플로우 구성 예시:

PDF Reader → String Manipulation (정제) → Cell Splitter (단락 분리) → Output Table

추가 전처리: Stopwords 제거, 정규 표현식으로 불필요한 특수문자 제거, lowercase 변환 등

3. 임베딩 벡터 생성

• 임베딩 모델 선택: OpenAI Embedding API 또는 HuggingFace SentenceTransformers
• KNIME에서 REST API Call 노드로 문단/문장 임베딩 생성
• 벡터 + 원문 텍스트를 테이블로 저장 후 FAISS, Pinecone, Weaviate 등 벡터 DB에 저장

4. LLM 기반 질문응답 서비스

• 질문 입력: 사용자의 질문 → 벡터 DB에서 관련 문단 검색
• 관련 문장 검색: 질문 임베딩 생성 → 코사인 유사도 기반 상위 N개 문단 선택
• LLM에게 전달:

  Prompt 예시:
  [Context: 검색된 관련 문단]
  Question: 사용자 질문
  Answer:
          

5. KNIME과 LLM 통합 전략

• Python Script 노드 활용: 벡터 DB 쿼리, OpenAI API 호출, 결과 KNIME에 반환
• KNIME Dashboard 노드를 이용하면 간단한 질문응답 인터페이스 구현 가능

6. 주의 사항 / 팁

• 문서 형식 다양: PDF, Word, HTML 등 포맷별 Parser 노드 선택
• 문서 크기 클 경우: 문단 단위로 쪼개 임베딩 후 DB 저장
• LLM 비용 최적화: 검색 기반 QA로 상위 N개 문단만 LLM에 전달
• 데이터 업데이트: 신규 문서 추가 시 워크플로우 재실행 → 임베딩 + DB 업데이트

정리: KNIME으로 문서를 파싱 → 전처리 → 임베딩 생성 → 벡터 DB 구축 → 질문 기반 LLM 서비스 연결 이 흐름이면 사내 문서, 매뉴얼, 논문 등 다양한 자료를 기반으로 자체 LLM 지식 서비스를 구축할 수 있습니다.