4차시. 실습 환경 구축

5. 프로젝트 폴더 구조 구성

출처: 원본 PDF 04차시_실습환경구축.pdf 6~8쪽 · 쪽 그림 6쪽 7쪽 8쪽

전문적인 프로젝트는 체계적인 폴더 구조를 가집니다. 우리도 같은 방식으로 폴더를 구성하겠습니다.

출력

RAG_Project/
├── venv/               # 가상환경 폴더 (건드리지 말기)
├── data/               # 학습에 사용할 문서들
│     └── sample.txt
├── src/                # 메인 소스코드
│     ├── __init__.py
│     └── rag_pipeline.py
├── notebooks/          # Jupyter Notebook 실습 파일
│     └── experiment.ipynb
├── output/             # 결과 저장 폴더
├── requirements.txt    # 설치된 라이브러리 목록
├── .env                # API 키 등 민감한 정보 (보안)
└── README.md           # 프로젝트 설명

5-1) 폴더 만들기

출처: 원본 PDF 7쪽

Terminal에서 다음 명령어로 폴더들을 생성합니다 (venv는 이미 있음).

출력

mkdir data src notebooks output

5-2) requirements.txt 생성

출처: 원본 PDF 7쪽

나중에 다른 컴퓨터에서 이 프로젝트를 실행할 때, requirements.txt 파일이 있으면 한 번의 명령어로 모든 라이브러리를 설치할 수 있습니다.

출력

pip freeze > requirements.txt

이 명령어는 현재 설치된 모든 라이브러리를 requirements.txt에 저장합니다. 파일을 열어보면 다음과 같은 형태입니다.

출력

langchain==0.1.0
openai==1.3.0
faiss-cpu==1.7.0
chromadb==0.4.0
python-dotenv==1.0.0

5-3) .env 파일 생성 (중요!)

출처: 원본 PDF 7~8쪽

🔒 API 키 보안이 매우 중요합니다!
OpenAI API 키나 다른 민감한 정보를 절대 코드에 직접 작성하면 안 됩니다. 대신 .env 파일에 저장합니다.

.env 파일 만드는 방법

1. VSCode 또는 텍스트 에디터 열기
2. 다음 내용 입력: OPENAI_API_KEY=your_api_key_here
3. RAG_Project 폴더에 ".env" 파일명으로 저장

나중에 OpenAI API 키를 발급받으면 "your_api_key_here" 부분을 실제 키로 바꾸면 됩니다.