RAG 아키텍처가 LLM의 한계를 극복하는 방법

오픈소스 중국 커뮤니티 팀이 공유라는 이름으로 오픈소스 중국 커뮤니티의 뒷이야기를 전하는 첫 생방송을 진행했습니다."

검색 강화 생성(Search Enhancement Generation)은 LLM 및 실시간 AI 환경의 재창조를 촉진하여 더 좋고 정확한 검색 결과를 생성합니다.

Naren Narendran이 쓴 RAG Architecture가 LLM 제한을 극복하는 방법 에서 번역되었습니다 .

이 시리즈의 첫 번째 부분 에서는 다양한 산업과 지역의 조직에서 생성 AI 및 대규모 언어 모델(LLM) 채택이 증가하고 있음을 강조했습니다 . 기업들은 실시간 AI 애플리케이션이 디지털 성능을 향상하고 포화된 시장에서 경쟁사보다 뛰어난 성과를 거두며 더 강력한 고객 관계를 구축하고 이윤을 높이는 데 도움이 되는 강력한 엔진이라고 굳게 믿고 있습니다.

Gartner 에 따르면 , 다양한 데이터와 미디어 형식을 갖춘 다중 모드 AI 모델은 2026년까지 AI 솔루션 10개 중 6개를 차지할 것입니다. 오래된 교육 데이터, 조직별 컨텍스트 부족, AI 환각과 같은 범용 LLM의 한계는 이러한 AI 모델의 높은 검색 정확도와 성능을 방해하는 요소입니다. 그러나 이 시리즈의 1부에서 논의한 것처럼 기업은 벡터 데이터베이스를 사용하여 이러한 문제를 완화 하고 AI 애플리케이션을 발전시킬 수 있습니다.

RAG(Retrieval Augmented Generation)는 기성 LLM의 한계를 극복하기 위해 벡터 데이터베이스를 활용하는 아키텍처 프레임워크입니다 . 이 기사에서는 RAG의 기능과 이점, 그리고 RAG가 LLM 및 실시간 AI 환경의 완전한 전환을 촉진하는 방법을 안내합니다. 그러나 RAG의 장점을 논의하기 전에 LLM의 한계에 대한 또 다른 일반적인 솔루션인 미세 조정에 대해 논의하겠습니다.

LLM의 한계를 해결하는 두 가지 방법

RAG는 LLM의 한계를 극복하는 가장 효과적인 방법 중 하나이지만 유일한 솔루션은 아닙니다. 아래에서 두 가지 방법을 모두 설명합니다.

미세 조정

미세 조정에는 기성 솔루션과 같은 기존의 사전 훈련된 LLM을 가져와 더 많은 시대에 맞게 훈련하는 것이 포함됩니다. 회사는 필요에 따라 임시 또는 정기적으로 LLM을 미세 조정할 수 있습니다.

미세 조정에는 더 작거나 매우 구체적인 데이터 세트가 포함되는 경우가 많습니다. 예를 들어, 의료 또는 교육 분야의 기업은 환경의 특정 요구 사항을 충족하기 위해 일반 LLM을 미세 조정하려고 할 수 있습니다.

미세 조정은 강력한 옵션이기는 하지만 시간이 많이 걸리고 리소스 집약적이므로 많은 사람들이 감당할 수 없는 옵션입니다.

검색 증강 생성(RAG)

RAG는 기업이 독점 벡터 데이터베이스를 LLM 및 AI 생태계 및 프로세스의 선구자로 사용할 수 있도록 지원하는 아키텍처 프레임워크입니다. RAG는 이러한 검색 결과를 답변을 형성하는 데 사용할 수 있는 LLM에 대한 추가 입력으로 사용합니다. RAG는 외부 벡터 데이터베이스를 통해 상황에 맞는 실시간 기업별 기업 데이터를 제공함으로써 LLM 결과의 정확성을 향상시킵니다 .

결정적으로 RAG를 사용하면 회사는 LLM을 재교육하지 않고도 이를 수행할 수 있습니다. RAG 스키마를 사용하면 LLM이 프롬프트나 쿼리에 대한 응답을 생성하기 전에 외부 데이터베이스에 액세스할 수 있습니다.

RAG는 재교육 프로세스를 우회함으로써 검색 정확성과 성능을 저하시키지 않으면서 AI 애플리케이션을 향상시킬 수 있는 비용 효율적이고 편리한 방법을 기업에 제공합니다.

RAG 기능 및 이점

이제 RAG에 대한 기본 사항을 이해했으므로 RAG의 주요 기능과 주요 이점에 초점을 맞추고 싶습니다.

더 나은 검색 품질

향상된 검색 품질은 기업이 RAG를 통해 얻을 수 있는 첫 번째 이점 중 하나입니다. 범용 사전 훈련된 LLM은 검색 정확도와 품질이 제한되어 있습니다. 왜? 초기 훈련 데이터 세트가 허용하는 것만 수행할 수 있기 때문입니다. 시간이 지남에 따라 이로 인해 비효율성이 발생하고 부정확하거나 불충분한 쿼리에 대한 응답이 발생합니다.

RAG를 사용하면 기업은 보다 계층적이고 전체적이며 상황에 맞는 검색을 기대할 수 있습니다.

독점 데이터 통합

RAG를 사용하는 또 다른 이점은 추가 데이터 세트, 특히 독점 데이터로 LLM을 강화한다는 것입니다. RAG 모델은 이 독점 데이터(외부 벡터 데이터베이스에서 숫자 벡터로 정규화됨)에 액세스하고 검색할 수 있도록 보장합니다. 이를 통해 LLM은 복잡하고 미묘한 조직별 쿼리를 처리할 수 있습니다. 예를 들어, 직원이 프로젝트, 전문 기록 또는 인사 파일과 관련된 질문을 하는 경우 Enhanced RAG LLM은 이 정보를 쉽게 검색할 수 있습니다. 독점 데이터 세트를 포함하면 LLM이 환각적인 반응을 유발할 위험도 줄어듭니다. 그러나 기업은 자신과 사용자의 보안과 기밀성을 유지하기 위해 강력한 가드레일을 설정해야 합니다.

RAG의 명백한 장점 외에도 덜 분명하지만 똑같이 강력한 장점이 있습니다. RAG는 검색 품질을 개선하고 독점 데이터를 통합함으로써 기업이 LLM을 다양한 방식으로 활용하고 이를 거의 모든 사용 사례에 적용할 수 있도록 해줍니다. 또한 기업이 내부 데이터 자산을 최대한 활용하는 데 도움이 되며, 이는 데이터 관리 생태계를 사전에 최적화하는 데 도움이 됩니다.

아웃룩RAG

RAG는 인간의 질문에 대해 더 나은, 더 상황에 맞는, 환각 없는 응답을 생성하는 데 도움을 줄 수 있습니다. RAG를 사용하면 챗봇 응답이 사용자에게 더 빠르고 정확해집니다. 물론 이는 단순한 사용 사례일 뿐입니다. 생성적 AI와 LLM은 다양한 산업과 지역에 걸쳐 확산되고 있습니다. 따라서 벡터 데이터베이스를 사용하여 AI 애플리케이션을 최적화할 수 있는 가능성은 무궁무진합니다.

많은 미래 시나리오와 사용 사례에는 1초 미만의 의사 결정, 탁월한 검색 정확성, 전체적인 비즈니스 컨텍스트가 필요합니다. 특히 유사성 검색을 통한 벡터의 힘은 이러한 시나리오에서 성공의 열쇠입니다. 사기 평가, 제품 추천 등의 사용 사례를 고려하세요. 이는 유사성과 컨텍스트를 향상시키기 위해 동일한 빠른 벡터 처리 원칙을 활용합니다. 이는 LLM 벡터 데이터베이스가 다양한 설정에서 빠르고 관련성이 높은 결과를 얻을 수 있음을 검증합니다 .

기업이 벡터 데이터베이스를 사용하여 달성할 수 있는 것에는 제한이 없습니다. 가장 중요한 것은 벡터 데이터베이스를 통해 어떤 조직도 AI 혁명에 참여하는 데 소외감을 느끼지 않도록 보장한다는 것입니다.

LLM 장벽 예방

AI 채택이 널리 확산되고 있으며 다중 모드 LLM 모델이 표준이 되고 있습니다. 이러한 맥락에서 기업은 LLM의 전통적인 한계가 심각한 장애물을 초래하지 않도록 해야 합니다. 검색의 정확성과 성능은 필수이며, 기업은 기성 LLM의 문제를 개선하고 제거할 수 있는 방법을 지속적으로 찾아야 합니다.

미세 조정은 잠재적인 솔루션이지만 비용과 시간이 많이 소요되는 경우가 많습니다. 모든 회사가 정기적으로 범용 LLM을 세부 조정하는 데 필요한 리소스를 보유하고 있는 것은 아닙니다. 검색 증강 생성은 LLM의 한계를 뛰어넘고 기업이 외부 데이터 세트를 통해 AI 생태계를 강화하는 데 도움이 되는 보다 경제적이고 편리하며 효율적인 방법입니다.

RAG의 주요 장점으로는 더 나은 검색 품질, 독점 데이터 세트를 포함하는 기능, LLM의 보다 다양한 사용 사례 등이 있습니다.

RAG는 AI 환경을 향상할 수 있는 강력한 모델이지만 LLM 및 벡터 데이터베이스 분야의 지속적인 발전은 실시간 AI 환경이 아직 초기 단계에 있음을 나타냅니다. 미래는 가능성으로 가득 차 있습니다.

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