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LLM 및 RAG를 활용한 대화형 챗봇과 AI 솔루션의 최신 동향 분석

일일 보고서 2024년 07월 02일
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목차

  1. 요약
  2. LLM 및 RAG 개요와 발전 배경
  3. 성능 최적화 및 평가 방법
  4. 실제 활용 사례와 적용 효과
  5. 데이터 통합과 관리
  6. 결론

1. 요약

  • 이 리포트는 대화형 챗봇과 AI 솔루션 구축에 사용되는 LLM(대형 언어 모델)과 RAG(검색 강화 생성)의 역할과 최신 동향을 분석합니다. LLM과 RAG의 개념과 발전 배경을 설명하고, LLM의 성능 최적화와 평가 방법, RAG 시스템 구축을 위한 핵심 요소들을 다룹니다. 또한 다양한 활용 사례와 성능 평가, 데이터 통합 방법 등을 포함하여 LLM과 RAG의 실질적인 응용에 대한 내용을 다루고 있습니다. 리포트에서는 여러 모델 제공 업체, 시스템 구성 요소, 응용 사례들을 통해 LLM 및 RAG의 실제 응용 효과와 성능 향상 방안을 검토했습니다.

2. LLM 및 RAG 개요와 발전 배경

  • 2-1. LLM 소개 및 개념

  • LLM, 즉 대형 언어 모델은 질문에 대한 답변 생성, 텍스트 요약, 문서에서 주요 내용을 추출하는 등 다양한 내용을 생성할 수 있는 모델입니다. 이러한 모델은 Amazon, Anthropic, AI21 Labs, Cohere, Meta 등 여러 모델 제공자들이 다양한 형식의 실질적인 데이터를 활용하여 제공하고 있습니다. 예를 들어, Amazon Bedrock는 여러 AI 회사의 고성능 기반 모델을 단일 API를 통해 제공하여, 사용자들이 이러한 모델을 자신의 데이터로 맞춤 설정할 수 있게 합니다.

  • 2-2. RAG의 원리와 구성 요소

  • RAG(검색 강화 생성)은 검색의 이점을 활용하여 생성 프로세스를 향상시키는 방법입니다. 이를 통해 언어 생성 모델이 보다 정보에 기반한, 맥락에 맞는 응답을 생성할 수 있습니다. RAG 시스템을 효과적으로 구현하려면 여러 핵심 요소가 필요합니다. 이들 요소에는 벡터 데이터베이스, 검색 모듈, 임베딩 모델, 문서 전처리 파이프라인 등이 포함되어 있습니다. AWS는 Amazon OpenSearch Service, Amazon Aurora PostgreSQL-Compatible Edition, Amazon RDS 등 다양한 벡터 데이터베이스 요구 사항을 충족하는 서비스를 제공합니다.

  • 2-3. RAFT: DSF와 RAG의 결합

  • RAFT(검색 강화 미세 조정)는 검색 강화 생성(RAG)과 도메인별 미세 조정(DSF)을 결합한 접근 방식입니다. 연구는 Berkeley 대학 팀에서 주도하였으며, Meta Llama 2와 Azure AI Studio를 활용하여 생성된 모델을 사용하여 각 문서 샘플에는 관련 및 비관련 참조 문서, 관련 문서에서 파생된 답변, 중요 포인트를 강조하는 Chain-of-Thought(COT) 설명이 포함됩니다. RAFT는 모델의 도메인 지식을 강화하고, 검색된 문서에서 얻은 정보의 품질을 향상시키는 데 유용합니다.

3. 성능 최적화 및 평가 방법

  • 3-1. LLM 옵저버빌리티와 평가 방법

  • LLM 옵저버빌리티는 대형 언어 모델의 성능과 비용을 모니터링하고 최적화하는 데 중요한 역할을 합니다. 예를 들어, API 요청 당 소모되는 토큰 수, 지연 시간, 프롬프트 실험 등의 주요 지표를 추적할 수 있습니다. 가이드에 따르면, BeyondLLM을 사용해 RAG 파이프라인의 평가를 위해 문맥 적합성, 답변 적합성, 근거 기반성을 측정할 수 있다고 합니다. 이를 통해 모델이 주어진 데이터에 기반하여 정확한 응답을 생성하는지 확인할 수 있습니다. 또한, 관찰 가능한 지표를 통한 비용 효율성 관리와 성능 최적화가 가능하다는 점을 강조합니다.

  • 3-2. RAG 성능 지표 추적

  • RAG(검색 강화 생성) 성능을 추적하는 것은 각 요청의 토큰 사용량, 지연 시간, 응답 적합성 등을 모니터링하는 데 필수적입니다. 예를 들어, RAG 파이프라인을 구성하는 데이터 소스, 텍스트 분할기, 벡터 데이터베이스, 임베딩 모델 등을 통해 효율성을 높일 수 있습니다. BeyondLLM 프레임워크는 성능을 모니터링하고, 비용을 줄이며, 지연 시간을 개선하기 위해 청크 크기와 top-K 값을 조정하는 등의 방법을 제공합니다.

  • 3-3. 고급 프롬프트 엔지니어링과 메가 프롬프트

  • 고급 프롬프트 엔지니어링은 RAG 및 LLM 기반 애플리케이션의 성능을 최적화하는 데 중요한 요소입니다. 사용자 프롬프트와 시스템 프롬프트의 조합을 통해 다양한 사용 사례별 맞춤형 프롬프트를 작성할 수 있습니다. 또한, 처음 시도에서 좋은 프롬프트를 작성하는 것은 드문 경우이므로 시스템 규칙과 사용자의 질의를 효과적으로 결합하는 것이 중요합니다. BeyondLLM 및 관련 도구를 사용하여, 이를 효율적으로 구현할 수 있습니다.

4. 실제 활용 사례와 적용 효과

  • 4-1. 분야별 LLM 및 RAG 응용 사례

  • LLM(대형 언어 모델)과 RAG(검색 강화 생성)가 다양한 분야에 적용된 사례를 살펴보겠습니다. 예를 들어, 콘텐츠 생성 분야에서는 GraphRAG가 컨텍스트적으로 풍부하고 다양한 정보를 제공하여 작성자를 도와 고품질의 콘텐츠를 생성할 수 있게 합니다. 고객 지원 분야에서는 사용자의 질문에 더 정확하고 관련성을 높인 응답을 제공하여 고객 만족도를 향상시키고 응답 시간을 단축합니다.

  • 4-2. MyScaleDB를 이용한 RAG 구축 사례

  • MyScaleDB는 오픈소스 SQL 벡터 데이터베이스로, AI 애플리케이션을 위한 대규모 데이터 관리를 위해 설계되고 최적화되었습니다. MyScaleDB와 LlamaIndex를 사용해 RAG 애플리케이션을 구축하는 과정은 다음과 같습니다: 1. MyScaleDB 계정을 생성하고 클러스터를 설정합니다. 2. Pyhton 언어를 사용하여 MyScaleDB와 연결을 설정하고, 데이터를 벡터 스토어에 로드합니다. 3. 필터링된 쿼리를 통해 관련 정보만을 검색하여 보다 정확한 응답을 제공합니다.

  • 4-3. GraphRAG의 활용과 그 효과

  • GraphRAG는 RAG의 기능을 강화하여 지식 그래프를 통합함으로써 더욱 풍부한 의미 이해와 스케일링을 제공합니다. Microsoft의 연구에 따르면 GraphRAG는 종합적이고 다양한 답변을 제공하며, 특히 복잡한 데이터셋의 요약과 이해에 우수한 성능을 발휘합니다. GraphRAG는 연구 및 데이터 분석, 고객 지원, 콘텐츠 생성 등 여러 분야에서 유용하게 사용될 수 있습니다.

5. 데이터 통합과 관리

  • 5-1. LlamaIndex와 LangChain 비교

  • LlamaIndex와 LangChain은 대형 언어 모델(LLM)을 활용한 AI 애플리케이션 구축을 위해 각각 독특한 특징을 제공하는 두 가지 인기 있는 프레임워크입니다. LangChain은 다양한 애플리케이션 개발에 사용될 수 있는 범용 프레임워크로, LLM뿐만 아니라 다른 소프트웨어 및 시스템과의 폭넓은 통합 기능도 제공합니다. 반면, LlamaIndex는 검색 및 데이터 조회 애플리케이션에 최적화된 인터페이스를 제공하여 대량의 데이터를 신속하고 효과적으로 처리할 수 있습니다. LangChain은 문서 로더를 사용하여 여러 소스에서 데이터를 가져와 처리할 수 있는 반면, LlamaIndex는 LlamaHub를 통해 다양한 데이터 소스와 직접 연결하여 광범위한 변환 작업 없이 데이터를 바로 처리할 수 있는 강력한 데이터 커넥터를 제공합니다. LangChain은 다양한 기능과 유연성을 갖춘 애플리케이션 구축에 적합하며, LlamaIndex는 효율적이고 정확한 정보 조회를 필요로 하는 기업 솔루션 및 지식 관리 시스템에 적합합니다.

  • 5-2. 데이터 통합을 위한 Ollama 활용

  • Ollama는 오픈소스 LLM을 로컬 또는 호스팅 환경에서 실행하고 제공하기 위한 인기 있는 인퍼런스 엔진입니다. Ollama는 간단하면서도 효율적인 모델 허브를 제공하여 모델 관리, 자동 GPU 감지 및 런타임 가속화, 효율적인 모델 스위칭, 그리고 RESTful API 세트를 포함한 풍부한 기능을 제공합니다. Ollama는 MIT 라이선스 하에 오픈소스 형태로 제공되며, 사용자는 SAP AI Core 내에서 오픈소스 LLM을 실행할 수 있습니다. Ollama를 SAP AI Core에 통합하는 과정은 Docker 이미지를 준비하고 이를 Docker Hub에 푸시한 후, Serving Template을 준비하여 GitHub에 호스팅하는 것으로 이루어집니다. 이후 인퍼런스 서버를 SAP AI Core에서 실행하도록 설정합니다. Ollama를 통해 SAP AI Core에서 오픈소스 LLM을 쉽게 실행하여 다양한 AI 애플리케이션에 활용할 수 있습니다.

  • 5-3. SAP AI Core에서의 오픈소스 LLM 적용

  • SAP AI Core에 오픈소스 LLM을 적용하는 방법은 BYOM(Bring Your Own Model) 접근 방식을 사용하여 다양한 오픈소스 LLM 인퍼런스 서버를 SAP AI Core에 배포하고 실행하는 것입니다. Ollama를 예로 든다면, Ollama 서버를 Docker 이미지로 패키징한 후 SAP AI Core에 배포할 수 있습니다. Ollama는 모델 허브와 모델 관리 API를 통해 필요에 따라 오픈소스 LLM을 다운로드하고, 텍스트 생성 API와 채팅 API를 통해 서비스를 제공합니다. SAP AI Core에 Ollama를 배포하는 과정은 Docker 이미지를 빌드하고, GitHub에 Serving Template을 호스팅한 후 SAP AI Core와 동기화하는 일련의 단계로 구성됩니다. Ollama는 SAP AI Core 내에서 오픈소스 LLM을 실시간으로 다운로드하고 인퍼런스 할 수 있는 유연성을 제공하여 다양한 LLM 애플리케이션 구축에 기여합니다.

6. 결론

  • 이번 리포트에서는 LLM과 RAG를 활용한 대화형 챗봇 및 AI 솔루션의 최신 동향과 중요성에 대해 살펴보았습니다. 주요 발견 사항은 LLM과 RAG의 통합이 AI 응용 사례에서 성능을 크게 향상시킬 수 있다는 점입니다. 예를 들어, MyScaleDB와 LlamaIndex의 결합은 대규모 데이터 관리를 효율적으로 수행하며, GraphRAG는 지식 그래프를 통해 응답의 정확성을 높이는 데 큰 기여를 합니다. 그러나 성능 최적화와 평가 방법에 있어 BeyondLLM과 같은 평가 프레임워크의 필요성도 재확인되었습니다. 향후 연구는 다양한 분야에서 LLM과 RAG의 응용 가능성을 탐구하고, 성능을 더욱 향상시킬 방안을 모색하는 방향으로 진행될 필요가 있습니다. 이러한 연구 결과는 AI 기술의 실제 비즈니스 적용 가능성을 높이고, 효율적인 챗봇과 AI 솔루션 구축에 중요한 시사를 제공할 것입니다.

7. 용어집

  • 7-1. LLM (Large Language Model) [기술]

  • LLM은 대규모 텍스트 데이터를 기반으로 훈련된 모델로, 자연어 처리, 텍스트 생성, 감정 분석, 번역 등 다양한 AI 응용 분야에서 사용됩니다. 대표적인 예시로 GPT-3, GPT-4 등이 있으며, 이 모델들은 문맥에 따른 단어 예측을 통해 고품질의 텍스트 생성을 가능하게 합니다.

  • 7-2. RAG (Retrieval-Augmented Generation) [기술]

  • RAG는 생성 모델에 검색 기능을 더해 외부 데이터를 활용해 응답의 정확성과 신뢰성을 높이는 기술입니다. RAG는 대형 언어 모델과 결합하여 보다 풍부한 정보와 맥락을 제공할 수 있습니다. 이는 챗봇, Q&A 시스템 등에서 특히 유용하게 사용됩니다.

  • 7-3. GraphRAG [기술]

  • GraphRAG는 RAG에 지식 그래프를 추가하여 답변의 다양성과 정확성을 향상시키는 기술입니다. 지식 그래프를 통해 풍부한 의미 이해와 확장성을 제공하며, 특히 연구, 고객 지원, 콘텐츠 생성 등에서 뛰어난 성능을 보입니다.

  • 7-4. MyScaleDB [제품]

  • MyScaleDB는 SQL 벡터 데이터베이스로 대용량 데이터를 효율적으로 관리하고, RAG 응용 프로그램의 성능을 향상시킵니다. 대형 언어 모델과의 통합을 통해 정확하고 최신의 응답을 제공할 수 있습니다.

  • 7-5. LlamaIndex [제품]

  • LlamaIndex는 대형 언어 모델 응용 프로그램을 구축하는데 사용되는 데이터 프레임워크입니다. 다양한 데이터 소스와 통합이 용이하며, 높은 성능의 데이터 로딩, 저장, 쿼리 및 평가 기능을 제공합니다.

8. 출처 문서