LLM의 약점을 보완하기 위해 벡터 데이터베이스를 사용하는 방법

벡터 데이터베이스를 사용하면 기업은 조직별 사용을 위해 범용 대규모 언어 모델을 비용 효율적이고 지속 가능하게 조정할 수 있습니다.

저자 Naren Narendran의 How to Cure LLM Weaknesses with Vector Databases를 번역했습니다 .

수년 동안 사람들은 인공 지능이 비즈니스에 미칠 잠재적 영향에 대해 추측해 왔습니다. 이제 다양한 산업 분야의 기업들이 대규모 언어 모델(LLM) 과 생성 인공 지능(GenAI)을 활용하기 시작하고 있습니다 . McKinsey는 GenAI 채택으로 세계 경제가 4조 4천억 달러 의 이익을 얻을 수 있으며 AI와 LLM의 활용이 그 어느 때보다 매력적이 될 수 있다고 믿습니다.

기성 LLM은 일반 인공 지능을 조직 구조에 통합하는 비교적 쉬운 방법이기 때문에 매력적입니다. 그러나 LLM에는 잠재적인 이점을 상쇄할 수 있는 중요한 단점이 있습니다. 바로 도메인별 배경 지식이 부족하다는 것입니다. 간단한 사용 사례에서는 이는 문제가 되지 않을 수 있습니다. 그러나 프로덕션 및 기타 보다 복잡한 상황에서는 범용 LLM이 자체적인 과제를 만들 수 있습니다.

기업이 점점 더 실시간 AI 애플리케이션과 도구로 전환함에 따라 이러한 한계를 뛰어넘어야 합니다. AI 기반 환경을 저렴하고 지속 가능한 방식으로 강화할 수 있는 방법이 궁금할 수 있습니다. 대답은 벡터 데이터베이스 입니다 . 두 부분으로 구성된 시리즈 중 첫 번째인 이 기사에서 자세히 살펴보겠습니다.

기업을 위한 LLM의 한계

벡터 데이터베이스의 세계를 살펴보기 전에 기성 LLM의 세 가지 중요한 제한 사항을 살펴보겠습니다.

오래된 훈련 데이터

LLM이 수집하는 교육 데이터는 궁극적으로 LLM의 기능을 결정합니다. 데이터가 영구적으로 유지되는 경우가 거의 없기 때문에 이는 중요한 제한 사항입니다. 대신 데이터는 특정 시점의 스냅샷인 경우가 많으며 이는 결국 관련성이 없거나 부정확해질 수 있음을 의미합니다.

AI 애플리케이션의 정확성은 전적으로 훈련 데이터의 품질과 최신성에 달려 있기 때문에 오래되고 오래된 데이터는 상당한 영향을 미칩니다.

조직별 맥락 부족

기성 LLM에 대한 교육 데이터는 다양한 공개 및 비공개 소스에서 제공됩니다. 이 데이터는 LLM의 모든 기능을 제공합니다. 기업 입장에서는 걱정스러운 일이지만 일반 LLM에는 조직별 컨텍스트가 부족합니다. 이는 기존 LLM이 특정 기업에 특정한 독점 데이터를 활용하지 않기 때문입니다. 즉, 다양한 고유 컨텍스트가 인식되지 않습니다.

인공지능 환상

자신감은 LLM의 강점이자 약점입니다. 그들은 대답이 완전히 틀렸더라도 절대적인 확신을 가지고 질문에 대답하는 놀라운 능력을 가지고 있습니다. AI 환각 으로 알려진 이 현상은 부정확하거나 우스꽝스럽거나 잠재적으로 위험한 결과를 초래할 수 있습니다.

강력하고 고품질의 LLM에 신뢰성과 운영 효율성이 좌우되는 기업의 경우 AI 환상은 심각한 위협이 됩니다. 그리고 기성 LLM은 항상 오래되었거나 도메인과 관련 없는 데이터를 사용할 위험이 있기 때문에 AI 환상의 위협이 다가옵니다.

벡터 데이터베이스 이해: 벡터 임베딩

벡터 데이터베이스가 LLM 및 기타 실시간 AI 애플리케이션을 어떻게 개선할 수 있는지 이해하기 위해 먼저 벡터 데이터베이스에 포함된 내용을 설명하겠습니다.

벡터 데이터베이스는 벡터 임베딩의 색인화된 저장소입니다. 벡터 임베딩은 텍스트, 비디오, 사진, 오디오 등 다양한 형식의 데이터를 수학적 또는 수치로 표현한 것입니다. 벡터 임베딩은 읽을 수 있는 서로 다른 데이터를 일련의 숫자로 변환하여 (피상적인 것이 아닌) 의미론적 값을 제공합니다. 기본적으로 벡터 임베딩은 관계, 맥락 및 깊은 의미를 기반으로 데이터를 분류합니다 .

LLM의 맥락에서는 다양한 데이터 형식의 복잡한 의미를 표준화된 수치 표현으로 변환하는 것이 중요합니다. 벡터 임베딩은 수학적 언어와 논리를 사용하여 이전에 이질적인 데이터에 대해 더 높은 수준의 검색 및 검색 정확도를 제공합니다. 이는 검색, 클러스터링, 분류 및 이상 탐지를 최적화하는 데 도움이 됩니다. 모든 기계 학습(ML) 알고리즘이 벡터 임베딩의 이점을 누릴 수 있으므로 이는 기업에 잠재적으로 변화를 가져올 수 있습니다.

벡터 데이터베이스가 기성 LLM을 개선하는 방법

기성 LLM에서는 훈련 중에 사용되는 벡터 임베딩이 게시되지 않고 알려지지 않은 상태로 남아 있는 경우가 많기 때문에 이해와 기능의 한계를 평가하기가 어렵습니다. 그러나 대부분의 LLM에는 기능이 내장되어 있습니다. 즉, 기업은 도메인별 데이터를 LLM에 주입하여 조직별 지식 격차를 해결할 수 있습니다. 독점 및 기타 도메인별 정보의 벡터 임베딩을 포함하는 보완적인 LLM 벡터 데이터베이스를 LLM에 통합함으로써 기업은 고유한 요구 사항에 따라 기성 AI 솔루션을 향상시킬 수 있습니다.

벡터 데이터베이스로 LLM을 강화하고 최적화하면 위에 나열된 기성품의 위험도 제거됩니다.

예를 들어, 더 새롭고 관련성 있는 데이터가 정기적으로 추가될 수 있다면 기업은 오래된 데이터를 활용하는 LLM에 대해 걱정할 필요가 없습니다. 또한, 독점 데이터가 포함된 벡터 데이터베이스를 추가함으로써 조직은 AI 환각의 가능성을 크게 줄일 수 있습니다.

AI 도입으로 인한 혜택은 쉽게 오지 않을 것입니다. 그러나 LLM 벡터 데이터베이스를 이해하고 활용함으로써 기업은 강력한 실시간 AI 애플리케이션의 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니다.

LLM 및 벡터 데이터베이스: 앞으로 나아갈 길

Generative AI와 LLM은 다양한 분야에서 확산되고 있습니다. 많은 조직이 이러한 기술을 활용하여 백엔드 인프라를 강화하고 서비스와 제품을 향상하며 해당 분야의 리더가 되고 있습니다. 기성 LLM은 실시간 AI 애플리케이션을 실행하기 위한 좋은 출발점이기는 하지만 과제와 한계로 가득 차 있습니다. 그 중 핵심은 오래된 교육 데이터, 조직별 컨텍스트 부족, AI 환상입니다.

벡터 데이터베이스 및 임베딩은 이러한 LLM 과제에 대한 강력한 해독제이며 검색 정확도를 크게 향상시킬 수 있습니다.

이 시리즈의 2부에서는 기업이 기성 LLM의 한계를 해결하기 위해 LLM 및 AI 생태계에 독점 벡터 데이터베이스를 추가하는 데 RAG( Retrieval Augmented Generation ) 아키텍처 프레임워크가 어떻게 도움이 되는지 살펴보겠습니다 . Aerospike의 엔터프라이즈급 벡터 검색 솔루션__이 어떻게 대규모로 일관된 정확성을 제공하는지 *알아보세요* .

이 기사는 Yunyunzhongsheng ( https://yylives.cc/ ) 에 처음 게재되었습니다 . 누구나 방문하실 수 있습니다.