Your browser does not support JavaScript!

최신 생성형 AI와 RAG 기술의 응용 및 동향 분석

일일 보고서 2024년 07월 26일
goover

목차

  1. 요약
  2. LangChain과 RAG 기술
  3. LLaMA와 파인튜닝(Fine-Tuning) 기법
  4. NVIDIA NeMo의 활용 사례
  5. Scopus AI의 작동 방식 및 응용 사례
  6. 생성형 AI 기술의 현재 동향과 미래 전망
  7. 추가 사례 및 기타 응용
  8. 결론

1. 요약

  • 이 리포트는 LangChain, LLaMA, Scopus AI, NVIDIA NeMo 등 최신 생성형 AI 모델과 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술의 작동 방식, 주요 특징, 그리고 실제 기업 현장에서의 활용 사례를 종합적으로 분석합니다. LangChain은 생성형 AI 애플리케이션 개발에 사용되는 프레임워크로, Neo4j와의 통합을 통해 그래프 기반 정보 검색을 강화합니다. LLaMA3는 대규모 언어 모델(LLM)로 파인튜닝을 통해 특정 작업의 성능을 최적화할 수 있으며, Huggingface 플랫폼을 통해 쉽게 접근할 수 있습니다. NVIDIA NeMo는 클라우드 기반의 종합 프레임워크로, LLM의 훈련 및 추론을 가속화하며, 여러 엔터프라이즈 혁신 사례에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 마지막으로, Scopus AI는 생성형 AI를 활용한 지능형 검색 도구로, 최신 연구 자료를 빠르게 검색하고 요약해주는 기능을 제공합니다.

2. LangChain과 RAG 기술

  • 2-1. LangChain과 Neo4j를 활용한 GraphRAG 소개

  • LangChain과 Neo4j를 활용한 GraphRAG에 대한 소개입니다. GraphRAG는 검색 단계에서 지식 베이스를 조직하는 강력한 도구로 사용됩니다. 그래프는 Retrieval Augmented Generation (RAG) 시나리오에서도 매우 유용하며, 이러한 구조는 더욱 효과적인 정보 검색과 관리를 가능하게 합니다.

  • 2-2. LangChain을 활용한 생성형 AI 애플리케이션 개발

  • LangChain은 MIT에서 개발한 프레임워크로, 언어 모델을 활용한 애플리케이션을 개발할 수 있게 합니다. 파이썬 및 자바스크립트로 제공되며, 다양한 라이브러리를 통합한 추상화 레이어를 제공합니다. LangChain을 통해 API를 배포할 수도 있습니다. 이 외에도 다양한 프레임워크가 존재하며, 예를 들어 LlamaIndex는 데이터 특화형 프레임워크로 기존 데이터 소스 및 데이터를 LLM에서 쉽게 사용할 수 있게 구조화하는 방법을 제공합니다. Haystack은 검색 증강 생성(RAG), 문서 검색, 질문 답변 등을 쉽게 구축할 수 있는 프레임워크입니다.

3. LLaMA와 파인튜닝(Fine-Tuning) 기법

  • 3-1. Llama3의 파인튜닝 개요 및 Huggingface에 적재하기

  • Llama3의 파인튜닝은 사전 훈련된 대규모 언어 모델(LLM)을 특정 작업이나 도메인에 맞게 미세 조정하는 기법을 말합니다. 이를 통해 모델은 다양한 작업을 수행할 수 있는 기본적인 능력을 갖추면서도, 특정 작업의 성능을 최적화할 수 있습니다. 파인튜닝을 진행하기 위해 필요한 핵심 라이브러리로는 'accelerate', 'peft', 'bitsandbytes', 'transformers', 'trl', 'datasets' 등이 있습니다. 이 라이브러리들은 각각 PyTorch 모델의 학습 속도 향상, 모델 매개변수 양자화, 다양한 자연어 처리 모델 사용 등의 기능을 제공합니다. 파인튜닝 과정은 주로 Google Colab을 활용하며, Huggingface 플랫폼에 적재하여 쉽게 접근하고 관리할 수 있습니다.

  • 3-2. LLaMa3와 오픈소스 LLM을 활용한 AI 서비스 구현

  • LLaMa3와 오픈소스 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 AI 서비스 구현 과정은 고급 파인튜닝 기법을 구사하여 맞춤형 AI 서비스를 개발하는 것을 목표로 합니다. 이를 통해 다양한 업무 영역에 LLM을 적절히 활용하고, AI 프로젝트를 통해 새로운 기회를 모색할 수 있습니다. 실습에 사용하는 도구로는 Jupyter Notebook, Google Colab, Huggingface Transformer, Pytorch, VLLM, Gradio 등이 있습니다. 주요 작업 단계는 LLM의 일반적 성공 Recipe(사전 훈련, 파인튜닝, RLHF), Open Source LLM vs. Closed Source LLM 비교, 그리고 LLM 활용 방법(Prompting, Fine-tuning, RAG) 등을 포함합니다.

4. NVIDIA NeMo의 활용 사례

  • 4-1. NVIDIA NeMo 개요 및 기능

  • NVIDIA NeMo는 생성형 AI 모델을 구축, 맞춤화, 배포할 수 있는 엔드 투 엔드 클라우드 기반 프레임워크입니다. 이 프레임워크는 훈련 및 추론 프레임워크, 가드레일 툴킷, 데이터 큐레이션 도구 및 사전 훈련된 모델을 포함하고 있습니다. 주요 기능으로는 다음과 같습니다: 1. **유연성**: 주요 클라우드, 데이터센터 및 엣지 전반에서 생성형 AI를 훈련 및 배포할 수 있습니다. 2. **가속화된 성능**: 멀티 노드, 멀티 GPU 훈련 및 추론을 통해 처리량을 극대화하고 LLM 훈련 시간을 최소화할 수 있습니다. 3. **엔드 투 엔드 파이프라인**: 데이터 처리 및 훈련에서 생성형 AI 모델의 추론에 이르는 LLM 파이프라인 전반의 완전한 솔루션을 제공합니다. 4. **데이터 큐레이션 가속화**: NVIDIA NeMo Curator는 LLM 사전 훈련을 위한 대규모 고품질 데이터세트를 지원하는 GPU 가속 데이터 큐레이션 도구입니다. 5. **미세 조정 간소화**: NVIDIA NeMo Customizer는 확장 가능한 고성능 마이크로 서비스로, 분야별 사용 사례에 맞게 LLM의 미세 조정 및 조정을 간소화합니다. 6. **모델 평가**: NVIDIA NeMo Evaluator는 모든 플랫폼의 학술 및 맞춤 벤치마크 전반에서 맞춤 생성형 AI 모델의 자동 평가를 제공합니다. 7. **데이터 검색**: NVIDIA NeMo Retriever는 조직이 맞춤형 모델을 다양한 비즈니스 데이터에 원활하게 연결하고 매우 정확한 응답을 제공할 수 있도록 지원하는 마이크로 서비스 컬렉션입니다. 8. **추론**: NVIDIA AI Enterprise의 일부인 NVIDIA NIM은 클라우드, 데이터센터 및 워크스테이션 전반에서 생성형 AI의 배포를 가속화하도록 설계된 사용하기 쉬운 소프트웨어입니다.

  • 4-2. NeMo를 통한 엔터프라이즈 혁신 사례

  • NVIDIA NeMo는 다양한 엔터프라이즈 혁신 사례에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 다음은 구체적인 사례들입니다: 1. **Dropbox**: Dropbox는 NVIDIA의 AI Foundry를 활용해 맞춤형 모델을 구축하고 범용 검색 도구인 Dropbox Dash와 Dropbox AI를 통해 AI 기반 지식 작업을 개선할 계획입니다. 2. **Writer**: Writer는 수백 개의 기업이 마케팅, 교육, 지원 등 다양한 분야에서 맞춤형 콘텐츠를 제작할 수 있도록 지원하는 LLM을 구축하고 있습니다. 3. **Amdocs**: Amdocs는 Microsoft Azure에서 NVIDIA AI 파운드리를 사용하여 글로벌 통신 산업을 위한 맞춤형 LLM을 구축할 계획입니다. 4. **Amazon**: Amazon은 NVIDIA TensorRT-LLM과 GPU를 사용하여 새로운 AI 기능의 추론 속도를 두 배로 높여 더 나은 제품 리스트를 생성할 수 있도록 지원합니다. 5. **KT**: 한국의 선도적인 모바일 운영자인 KT는 NVIDIA DGX SuperPOD 플랫폼과 NeMo 프레임워크로 훈련된 10억 개 매개 변수의 LLM을 구축하여 스마트 스피커와 고객 콜센터를 지원합니다. 6. **SAP**: SAP 팀은 NVIDIA와 협력하여 엔터프라이즈 플랫폼에 내장된 생성형 AI를 도입하고 있습니다. 이 모델은 SAP 포트폴리오에 비즈니스 컨텍스트를 추가하며 다양한 산업에서 활용됩니다. 7. **ServiceNow**: ServiceNow는 맞춤형 LLM을 개발하여 지능형 워크플로우 자동화를 지원하고 엔터프라이즈 IT 프로세스 전반에서 생산성을 향상합니다.

5. Scopus AI의 작동 방식 및 응용 사례

  • 5-1. Scopus AI의 기능과 활용

  • Scopus AI는 생성형 AI(GenAI)로 구동되는 직관적이고 지능적인 검색 도구입니다. 이 도구는 전례 없이 빠르고 명확하게 인사이트를 제공합니다. Scopus AI는 자연어 처리를 통해 특정 키워드나 부울 연산자를 일치시키지 않아도 일상적인 언어로 질문, 진술 또는 가설을 입력하면 관련 문서를 찾고 요약’을 생성합니다. Scopus AI는 2013년 이후에 출판된 메타데이터와 초록을 활용하며, 벡터 검색 엔진은 실시간으로 업데이트되어 최신 연구 자료를 반영합니다.

  • 5-2. Scopus AI를 통한 데이터 검색 및 활용 사례

  • Scopus AI는 생성형 AI 기능을 책임감 있게 적용하여 데이터 검색의 명확성과 신뢰성을 보장합니다. 학계와의 협력을 통해 구축된 이 도구는 검색 결과를 종합적인 요약, 개념도, 기초 논문 목록 및 주제 전문가와 연결해주는 고유한 옵션들을 제공합니다. 이를 통해 연구원들이 깊이 있는 통찰력을 얻고, 지속적으로 학습할 수 있는 환경을 제공합니다. 또한 Scopus AI는 고품질의 선별된 Scopus 콘텐츠만을 사용하여 편향과 환각의 위험을 최소화하며, 검색된 문서에 대한 명확한 참조를 통해 투명성을 보장합니다.

6. 생성형 AI 기술의 현재 동향과 미래 전망

  • 6-1. 2024년 RAG 기술의 중요성 및 트렌드

  • Skelter Labs 블로그 포스트에 따르면, 2024년은 RAG (검색 증강 생성) 기술이 주목받는 해로 예상되고 있습니다. RAG는 외부 지식 베이스에서 사실을 검색하여 대형 언어 모델(LLM)이 최신의 정보에 근거한 AI 프레임워크를 제공하는 기술입니다. 이는 LLM이 생성을 할 때 최신의 정보를 사용할 수 있도록 도와줍니다. 예를 들면, RAG는 인터넷이나 데이터베이스에서 관련 정보를 빠르게 찾아내어 질문에 대한 답변을 제공합니다. RAG가 주목받는 이유는 LLM이 성숙한 수준에 도달하였기 때문이며, 이는 고객 지원, 직원 생산성, AI 워크플로우 강화 등 다양한 영역에서 유용하게 활용될 수 있습니다. 주요 장점으로는 외부 정보 활용이 가능하여 확장성이 뛰어나고, 사용자 맞춤형 답변 제공이 가능하며, 검증 가능한 출처를 기반으로 답변을 제공해 할루시네이션을 최소화할 수 있다는 점이 있습니다.

  • 6-2. 기업 현장에서의 생성형 AI 기술 응용 사례

  • 삼성SDS의 인사이트 리포트에 따르면, 2015년부터 뉴욕생명보험은 데이터 과학팀을 구성하여 예측 모델을 사용한 효율 및 생산성 증대 방안을 연구하고 있습니다. OpenAI의 ChatGPT가 2022년 11월에 출시되면서 많은 기업들이 이 챗봇을 활용하여 다양한 작업을 자동화하고 내부 문서에서 가치 있는 콘텐츠를 찾을 수 있게 되었습니다. 예를 들면, ChatGPT를 사용하여 이메일과 텍스트 스레드, 온라인 회의를 요약하고 고급 데이터 분석을 수행할 수 있습니다. 이에 따라 설계사와 서비스 담당자는 고객에게 더 빠르고 상세한 답변을 제공할 수 있으며, 신규 직원들도 생성형 AI를 사용하여 업무에 필요한 정보를 빠르게 찾을 수 있습니다.

7. 추가 사례 및 기타 응용

  • 7-1. LLM을 활용한 프롬프트 엔지니어링

  • 최근 프롬프트 엔지니어링에 대한 관심이 증대되고 있습니다. 마이크로소프트의 시맨틱 커널(Semantic Kernel)은 C#, Java, Python 언어를 지원하는 프레임워크로, 특정 업무에 대한 프롬프트를 사전에 템플릿화 하여 실행하는 데 사용됩니다. 이를 통해 사용자의 요청에 대한 응답을 생성하거나, 또 다른 프롬프트를 실행하는 데 사용됩니다. 하지만 시맨틱 커널의 정보는 그리 풍부하지 않으며, 공식 문서가 영어로만 제공되기 때문에 사용자가 언어 장벽에 부딪힐 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 DeepL을 사용하여 번역된 문서를 참고하는 것도 좋은 방법입니다.

  • 7-2. 문서 Q&A 및 AI 기반 데이터 분석

  • 크라우드웍스는 양질의 LLM(대형언어모델) 컨설팅을 제공하기 위해 고객사 데이터를 깊이 이해하고, LLM이 정답을 제시할 수 있도록 만드는 모든 설계와 지원 과정을 포함하는 서비스를 제공합니다. 이는 LLM이 학습한 데이터에서 특정 패턴을 찾아 사람처럼 그럴듯한 답을 만들어내는 원리를 기반으로 합니다. 이 과정에서 중요한 것은 학습 데이터의 품질 관리로, 이를 위한 파인튜닝 데이터 프레임워크를 개발하였습니다. 이 프레임워크는 고객의 요구사항에 맞는 데이터를 생성하고 테스트하며, 모델 수정에 필요한 데이터를 제시하는 역할을 합니다.

8. 결론

  • 최신 생성형 AI와 RAG 기술의 응용은 다양한 산업에서 중요한 혁신을 이끌고 있습니다. LangChain은 Neo4j와의 통합을 통해 정보 검색의 효율성을 높이며, LLaMA3는 파인튜닝을 통해 다양한 AI 서비스를 구축하는 데 유용하게 사용됩니다. NVIDIA NeMo는 다양한 기업이 맞춤형 AI 모델을 개발하고, 이를 통해 성능과 생산성을 극대화하는 데 활용되고 있습니다. Scopus AI는 최신 연구 자료를 실시간으로 검색하고 요약하는 기능을 제공하여 학계와 산업계 모두에 유용한 도구가 되고 있습니다. 하지만, 기술이 급속도로 발전함에 따라, 현재의 분석이 이미 구식일 수 있다는 점이 연구의 한계로 지적됩니다. 따라서 지속적인 모니터링과 업데이트가 필요합니다. 이러한 기술들은 앞으로 더욱 정교하게 발전하여, 더욱 다양한 실질적 응용 사례를 통해 우리의 일상과 업무에 도움을 줄 것으로 기대됩니다. 특히, 대용량 데이터 처리와 사용자 맞춤형 서비스 개발에 있어 혁신적인 변화를 가져올 것입니다.

9. 용어집

  • 9-1. LangChain [기술]

  • 언어 모델을 활용한 애플리케이션 개발에 사용되는 프레임워크로, 다양한 라이브러리와의 통합을 통해 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다.

  • 9-2. LLaMa3 [제품]

  • 최신 대규모 언어 모델(LLM)로, 파인튜닝을 통해 맞춤형 데이터 학습이 가능하며, 다양한 AI 서비스를 개발하는 데 활용됩니다.

  • 9-3. NVIDIA NeMo [기술]

  • 생성형 AI 모델을 구축, 맞춤 세팅 및 배포할 수 있는 클라우드 기반 프레임워크로, 기업의 AI 혁신을 가속화합니다.

  • 9-4. Scopus AI [제품]

  • 생성형 AI 기반의 검색 도구로, Scopus 데이터베이스를 활용해 최신 연구 정보를 제공하고, 사용자 요구에 맞춘 정보를 빠르게 검색할 수 있습니다.

10. 출처 문서