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다중 모드 검색 및 이슈 대응을 위한 대형 언어 모델(LLM) 및 LangChain의 활용

일일 보고서 2024년 09월 02일
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목차

  1. 요약
  2. 다중 모드 검색 구현
  3. 텍스트 수정 응용 프로그램
  4. 보안 운영 센터(SOC)의 혁신
  5. LangGraph의 활용 사례 및 기능 분석
  6. 대형 언어 모델(LLM) 관측 도구 비교
  7. Retrieval-Augmented Generation (RAG) 시스템
  8. AWS와 다중 모드 데이터 세트의 활용
  9. 대형 언어 모델(LLM)의 최근 혁신
  10. LangChain의 응용 및 발전
  11. 결론

1. 요약

  • 이 리포트는 대형 언어 모델(LLM)과 LangChain 프레임워크를 활용한 다양한 응용 사례들을 중심으로, 다중 모드 검색 시스템, 텍스트 수정, 보안 운영 센터(SOC) 혁신, 추출 보강 생성(RAG) 시스템 등 AI 기술의 발전을 다루고 있습니다. PostgreSQL pgvector를 이용한 다중 모드 검색 시스템, LangChain과 LangGraph를 활용한 텍스트 수정, Elastic과의 협력을 통한 보안 운영 혁신, 그리고 LangGraph와 Amazon Bedrock을 활용한 데이터 관리 사례 등을 설명합니다. 이러한 다양한 기술의 실제 적용 사례는 AI와 LLM 솔루션이 어떻게 실질적인 문제를 해결하고 최적화될 수 있는지에 대한 통찰을 제공합니다.

2. 다중 모드 검색 구현

  • 2-1. PostgreSQL pgvector를 이용한 다중 모드 검색

  • 대형 언어 모델(LLM)은 텍스트 프롬프트에 대한 텍스트 응답 생성을 넘어 텍스트, 이미지 및 음성을 포함한 여러 유형의 데이터를 처리할 수 있는 능력을 갖춘 진보된 모델로 발전하였습니다. 다중 모드 검색 애플리케이션은 사용자가 이미지나 텍스트를 통해 데이터베이스에서 레시피를 검색할 수 있도록 설계되었습니다. 이 애플리케이션은 여러 LLM 제공업체와 함께 작동하도록 구축되었으며, OpenAI나 Ollama와 같은 로컬 모델을 선택할 수 있습니다. 텍스트 임베딩은 PostgreSQL의 pgvector를 사용하여 저장되고 쿼리됩니다. 사용자가 제공하는 이미지 파일의 설명을 기반으로 레시피를 검색하는 API를 통해 사용자가 요청한 레시피의 설명, 지침 및 이미지를 포함한 결과를 제공합니다. 이 검색 엔드포인트는 텍스트와 이미지를 모두 수용하며, 적절한 임베딩 생성을 통해 검색 정확도를 높여줍니다.

  • 2-2. 인공지능과 분산 SQL 데이터베이스의 통합

  • AI 애플리케이션은 pgvector와 같은 기능을 통해 저장소와 메모리 소비를 줄이고, 여러 노드로 확장함으로써 높은 CPU 및 GPU 역량을 활용할 수 있습니다. 이러한 이점으로 인해 AI 애플리케이션은 데이터베이스 계층의 중단 없이 지속적으로 운영될 수 있으며, YugabyteDB와 같은 분산 SQL 데이터베이스는 PostgreSQL과의 호환성 덕분에 AI 애플리케이션을 쉽게 개선할 수 있는 기능을 제공합니다. YugabyteDB에 pgvector가 포함되어 있어, PostgreSQL의 원래 기능을 활용할 수 있으며, 이는 새로운 AI 애플리케이션에서 이미지 검색과 같은 최신 기능을 통합하는 데 용이합니다.

3. 텍스트 수정 응용 프로그램

  • 3-1. LangChain과 LangGraph를 활용한 텍스트 수정

  • LangChain, LangGraph, 그리고 ChatOpenAI를 활용한 텍스트 수정 응용 프로그램이 최근 발전하고 있는 AI 세계에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이 프로그램은 블로그 작성, 중요 이메일 초안 작성, 또는 학술 자료 준비를 포함하여, 텍스트의 품질이 메시지의 성공에 크게 기여하는 것을 목표로 하고 있습니다. LangChain, LangGraph와 ChatOpenAI의 조합은 사용자 입력에서 문법적 오류를 식별하고 수정함으로써 텍스트의 전반적인 품질을 향상시키는 자동화된 프로세스를 제공합니다. Python 스크립트를 활용하여 텍스트 입력을 정제하는 워크플로우를 생성하는 방법을 설명합니다.

  • 3-2. 고품질 콘텐츠 생성을 위한 워크플로우

  • 워크플로우는 다음 단계를 포함하여 구성됩니다. 1. **문법 오류 감지 및 설명 제공**: 사용자가 입력한 텍스트에서 문법적 실수를 분석하고 수정 및 설명을 제공합니다. 이 기능은 사용자의 텍스트를 기준으로 문법 오류를 식별하고 올바른 버전과 함께 설명을 작성합니다. 2. **텍스트 품질 향상**: 문법 오류를 수정한 후, 이 기능은 텍스트를 다시 작성하여 명확하고 간결하며 효과적으로 개선합니다. 3. **최종 출력 조합**: 이 기능은 원본 사용자 입력, 초기 수정 결과 및 개선된 텍스트를 종합하여 최종 출력을 만듭니다. 워크플로우는 LangGraph를 사용하여 구축되며, 각 함수는 올바른 순서로 실행되어 각 함수의 출력이 다음 함수로 전달됩니다. 이러한 과정을 통해 최종적으로 사용자의 메시지를 대폭 향상시키는 시스템이 구축됩니다. 결론적으로, 이 워크플로우는 문법 오류를 식별하고 수정하며, 텍스트의 품질을 높이는 과정을 자동화하고 간소화하는 LangChain, LangGraph, 그리고 ChatOpenAI의 결합력을 잘 보여줍니다.

4. 보안 운영 센터(SOC)의 혁신

  • 4-1. Elastic과 LangChain의 협력으로 보안 작업 간소화

  • Elastic은 LangChain과 협력하여 SOC 팀을 위한 AI 기반 보안 혁신을 개발하였습니다. 이 협력을 통해 자동 가져오기, 공격 발견 및 Elastic Assistant라는 기능이 탄생하였으며, 이러한 기능들은 사용자가 AI 기반 보안 분석으로의 이동을 간소화하고 보안 운영 워크플로를 신속하게 진행하는 것을 목표로 하고 있습니다. 특히, LangChain과 LangGraph를 활용하여 Elastic AI Assistant는 복잡한 보안 시나리오를 이해하고 공격을 식별하는 능력을 향상시킵니다. 사용자들은 Elastic Open Inference API와 LangChain의 채팅 모델 생태계를 통해 이러한 기능을 선호하는 LLM과 통합할 수 있습니다.

  • 4-2. AI 기반 보안 분석 도구의 도입

  • Elastic과 LangChain의 통합은 사용자에게 AI 기반 보안 기능을 제공하여 보안 팀의 운영 효율성을 높이고 있습니다. 보안 운영 팀은 이러한 기능을 통해 보다 빠르고 정확하게 보안 위협을 탐지하고 대응할 수 있습니다. AI 기능의 도입은 기존 복잡한 보안 프로세스를 자동화하여 인적 오류를 줄이고, 위협 탐지 및 대응 시간을 단축시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

5. LangGraph의 활용 사례 및 기능 분석

  • 5-1. LangGraph의 기본 및 고급 기능

  • LangGraph는 LangChain 생태계의 일부로, 순환 그래프를 정의하는 데 중점을 두고 있습니다. 이 그래프는 다음과 같은 요소들로 구성됩니다: - **노드**: 실제 작업을 나타내며 LLM(대형 언어 모델), 에이전트 또는 함수일 수 있습니다. - **엣지**: 노드를 연결하며 그래프의 실행 흐름을 결정합니다. 이에는 기본 엣지와 조건부 엣지가 포함되어 있으며, 조건부 엣지는 if 문과 추가적인 로직을 포함합니다. 또한, LangGraph는 상태(state)의 개념을 도입하여 그래프 구성 요소 간의 협업을 가능하게 합니다. 이 상태는 실행 중 정보에 접근하고 수정할 수 있는 스냅샷을 제공합니다. 각 단계 후 상태가 자동으로 저장되어, 오류 수정이나 인간-루프 상호작용이 필요한 복잡한 애플리케이션의 개발에서도 유용합니다.

  • 5-2. Amazon Bedrock에서 LangGraph 에이전트 실행

  • LangGraph는 Amazon Bedrock에서 에이전트를 실행할 수 있으며, 이를 통해 여러 작업을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, SQL 쿼리 실행을 위한 도구를 정의하고 LangGraph의 에이전트를 사용해 데이터베이스의 테이블 정보를 자동으로 생성하는 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 이 프레임워크는 호출된 도구 또는 LLM으로부터 받은 메시지를 상태에 기록하여, 다양한 실행 흐름을 관리할 수 있도록 지원합니다. 따라서 LangGraph를 통해 실시간으로 데이터베이스 쿼리를 작성하고 결과를 활용할 수 있는 환경을 조성하여, 특히 사용자가 데이터 분석 및 문서 작성을 보다 효율적으로 수행할 수 있도록 돕습니다.

6. 대형 언어 모델(LLM) 관측 도구 비교

  • 6-1. LLM 관찰 도구의 중요성 및 기능 비교

  • 대형 언어 모델(LLM) 관찰 도구의 중요성은 최근 LLM 기반 소프트웨어 시스템의 모든 계층에 대한 완전한 가시성 확보에 있습니다. LLM 관찰 가능성은 LLM 애플리케이션, 프롬프트 및 응답을 포함하여 시스템의 작동 상태를 관찰할 수 있도록 해줍니다. 이는 LLM을 다른 시스템에서 독립적으로 작동하는 객체로 고려할 때, 질적 관찰 가능성이 필요합니다. LLM 관찰 도구는 LLM 애플리케이션의 잠재적 문제를 추적하는 데 도움이 되며, 성능 메트릭 및 방법을 사용하여 애플리케이션 성능을 모니터링합니다.

  • 6-2. 2024년의 주요 관찰 도구: Lunary, Langsmith 등

  • 1. **Lunary**: LangChain 및 OpenAI 에이전트와 호환되는 모델 독립적 추적 도구로, 클라우드 서비스를 통해 모델과 프롬프트를 원하는 답변과 비교 평가할 수 있습니다. 무료 소스를 기반으로 하며, 하루 최대 1,000개의 이벤트를 지원합니다. 2. **Langsmith**: LangChain의 상업적 서비스로, 2023년 7월에 출시되었습니다. LangChain 사용자에게는 조정이 필요 없으며, 최대 5,000개의 추적을 지원하는 무료 계층이 있습니다. 3. **Portkey**: LLM 게이트웨이를 통한 오픈 소스 도구로, 프롬프트 라이브러리를 보유하고 모델 간 부하 분산을 지원합니다. 무료 계층에서 월 10,000개의 요청을 지원합니다. 4. **Helicone**: YCombinator W23 배치의 오픈 소스 LLM 관찰 도구로, 무료 계층에서 월 50,000개의 로그를 지원합니다. 5. **TruLens**: 응답의 질적 분석에 집중하며, 피드백 기능을 제공합니다. 6. **Phoenix**: ML 관찰 플랫폼으로, LangChain 및 OpenAI 에이전트와 호환됩니다. 7. **Traceloop OpenLLMetry**: LLM 모델을 모니터링하는 스타트업으로, 월 10,000개의 추적을 무료로 제공하는 오픈 소스입니다. 8. **Datadog**: LLM 관찰을 위한 인프라 및 애플리케이션 모니터링 소프트웨어로, 기본적인 LLM 관찰 대시보드를 제공하고 OpenAI 통합도 지원합니다.

7. Retrieval-Augmented Generation (RAG) 시스템

  • 7-1. RAG의 개념과 구현 방법

  • Retrieval-Augmented Generation (RAG)은 정보 검색과 텍스트 생성을 통합하여 맥락적으로 관련 있고 정확한 응답을 생성하는 기술입니다. RAG 시스템은 사용자의 쿼리에 따라 대규모 문서 집합에서 관련 정보 를 검색한 후, 이를 바탕으로 답변을 생성합니다. 이를 통해 LLM(대형 언어 모델)은 기존의 지식 기반을 활용하면서도 생성 능력을 극대화하여 더욱 정확하고 유용한 결과를 제공합니다.

  • 7-2. 최신 기술과 고급 기법: GraphRAG와 Neo4j 등의 활용

  • 최신 RAG 시스템에서는 구조화된 관계를 활용하여 비구조적 데이터의 연결성을 높이는 것이 중요해지고 있습니다. Microsoft의 GraphRAG와 Neo4j는 이러한 그래프 기반 접근 방식을 통해 대형 언어 모델(LLM)이 생성하는 응답의 관련성을 개선하는 데 긍정적인 영향을 미치고 있습니다. GraphRAG는 글로벌 검색과 로컬 검색 기능을 통해 데이터 포인트 간의 연관성을 명확히 합니다. 반면, Neo4j는 그래프 알고리즘과 다양한 검색 방법을 적용하여 데이터 간의 관계를 찾는 데 주력합니다.

8. AWS와 다중 모드 데이터 세트의 활용

  • 8-1. AWS Cloud Quest에서의 Generative AI 역할

  • AWS Cloud Quest: Generative AI는 AWS에서 2024년 7월에 출시된 새로운 클라우드 퀘스트로, 27개의 도전 과제가 포함되어 있습니다. 이 퀘스트는 이전의 솔루션 아키텍트 퀘스트보다 더 긴 과정이며, AWS의 여러 서비스가 함께 사용됩니다. 특히, RAG(Extraction-Augmented Generation) 기법이 여러 도전과제에서 활용되고 있으며, 이는 LLM(대형 언어 모델)의 실제 응용을 지원하는 중요한 도구입니다. AWS 서비스를 활용하여 Generative AI 챗 애플리케이션을 설계하고 배포하는데 중요한 역할을 하고 있습니다. 사용된 서비스로는 Amazon SageMaker, Lambda, DynamoDB 등이 있습니다.

  • 8-2. 다양한 다중 모드 데이터 세트의 소개 및 활용

  • 다중 모드 데이터 세트는 다양한 데이터 형식 즉, 텍스트, 이미지, 오디오 및 비디오를 통합하여 콘텐츠에 대한 더 풍부한 이해를 제공합니다. 이 데이터 세트들은 AI가 단일 유형의 데이터에 국한되지 않고 복합적인 패턴과 관계를 파악할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 의료 이미지를 환자 기록과 함께 분석하는 접근 방식은 질병 진단에서 패턴을 발견하는 데 기여합니다. 여기에 소개된 주요 데이터 세트들을 통해 다중 모드 딥 러닝을 위한 기초 자료를 제공하며, 실제로 이미지 캡셔닝, 감정 분석 및 자율 주행 차량과 같은 다양한 작업에서 사용되고 있습니다. 주요 데이터 세트로는 Flickr30K, Visual Genome, CLEVR 등이 있습니다.

9. 대형 언어 모델(LLM)의 최근 혁신

  • 9-1. 최신 AI 기술로서의 GPT-4 및 LLaMA 2

  • 대형 언어 모델(LLM)인 GPT-4 및 LLaMA 2는 최근 인공지능 기술의 혁신을 대표하는 예입니다. 이 모델들은 자연어 처리 분야에 혁신을 가져왔으며, 데이터 분석 및 다양한 산업에서의 AI 응용 가능성을 여는 역할을 하고 있습니다. GPT-4는 복잡한 문제를 해결하는 데 도움을 줄 수 있는 강력한 인지 능력을 가지고 있으며, 상황에 적합한 응답을 생성할 수 있는 능력을 보유하고 있습니다. LLaMA 2 또한 대량의 텍스트 데이터를 기반으로 학습하여 인간과 비슷한 텍스트를 이해하고 생성하는 능력을 갖추고 있습니다. 이러한 기술들은 헬스케어부터 교육에 이르기까지 다양한 분야에 응용될 수 있는 기회를 제공하면서, AI의 사회적 영향과 윤리적 문제에 대한 논의를 촉진하고 있습니다.

  • 9-2. LLM 기반 에이전트와 그 활용 사례

  • LLM 기반 에이전트는 큰 진전을 이룬 AI 기술로, 대형 언어 모델의 기능과 복잡한 문제 해결 능력을 결합한 시스템입니다. 이러한 에이전트는 문제를 파악하고 해결 계획을 세우며, 이를 실행하기 위한 도구를 사용하는 방식으로 설계되었습니다. 예를 들어, LLM 에이전트는 재무 보고서를 분석하고, 층위가 있는 비즈니스 질문에 대한 답변을 도출할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 이 과정에서 태스크 분해(task decomposition) 및 반성(reflection)과 같은 기술이 사용되어 복잡한 문제를 체계적으로 접근할 수 있도록 돕습니다. LLM 에이전트는 이러한 고급 프로세스를 통해 인간의 인지 능력을 모방하며, 교육, 고객 지원 및 복잡한 데이터 분석 등 다양한 분야에서 실제 환경에서의 효율성을 높이고 있습니다.

10. LangChain의 응용 및 발전

  • 10-1. LLM 에이전트와 VICA 통합 사례

  • VICA(가상 지능형 채팅 보조원)는 GovTech의 플랫폼으로, AI를 활용하여 사용자들이 웹사이트에서 채팅봇을 생성, 훈련 및 배포할 수 있게 합니다. VICA는 현재 100개 이상의 채팅봇을 지원하며, 월간 700,000건 이상의 사용자 쿼리를 처리합니다. 이 플랫폼은 전통적인 의도 매칭 시스템과 생성적 AI 프레임워크인 검색 보강 생성(RAG) 등의 다양한 기술을 활용하여 NLP 엔진을 운영합니다. LLM 에이전트는 이러한 기술을 통해 채팅봇의 거래 처리를 개선하고 개인화된 대화를 가능하게 합니다. LangChain의 에이전트 프레임워크를 사용하여, VICA는 다단계 상호작용을 통해 사용자 입력의 언어 변형을 이해하고 일관된 거래 흐름을 유지하는 데 큰 혜택을 보고 있습니다. 예를 들어, 통계 데이터 요청이나 시설 예약 요청과 같은 복잡한 쿼리를 처리할 수 있도록 LLM 에이전트를 활용한 여러 사례가 소개되었습니다. 이로 인해 VICA는 더 자연스럽고 유연한 사용자 경험을 제공할 수 있습니다.

11. 결론

  • 이번 리포트에서는 LLM 및 LangChain 프레임워크를 활용하여 AI 기술이 다양한 도메인에서 어떻게 적용되고 있는지를 탐구했습니다. 예컨대 PostgreSQL pgvector를 이용한 다중 모드 검색, LangGraph와 LangChain을 활용한 텍스트 수정, Elastic과의 협력을 통한 SOC 혁신, 그리고 RAG 시스템을 통한 정보 검색 및 생성 통합 등 다양한 실제 사례를 다루었습니다. 이러한 기술들은 복잡한 문제 해결을 도와 AI의 실질적 활용 가능성을 높였습니다. LLM 관측 도구와 AWS Cloud Quest와 같은 프로그램은 AI 성능 및 신뢰성을 높이는 데 중요한 기여를 하고 있으며, 앞으로도 이러한 기술들이 AI와 LLM 기반 솔루션의 최적화를 위해 중요한 역할을 할 것입니다. 추가 연구와 사례 연구를 통해 이러한 기술의 발전 방향을 지속적으로 모니터링하고 최적화하는 것이 필요하며, 특히 다중 모드 데이터 세트와 AWS 서비스의 활용은 큰 발전 가능성을 나타냅니다.

12. 용어집

  • 12-1. PostgreSQL pgvector [기술]

  • PostgreSQL pgvector는 텍스트 임베딩을 저장하고 쿼리하기 위한 확장 프로그램입니다. 이를 통해 다중 모드 검색 시스템에서 이미지와 텍스트를 효율적으로 검색할 수 있습니다. AI 응용 프로그램에서 중요한 역할을 하며, 확장성과 복원성을 제공합니다.

  • 12-2. LangChain [프레임워크]

  • LangChain은 대형 언어 모델(LLM)을 비즈니스 운영에 통합하기 위해 설계된 오픈 소스 프레임워크입니다. LangChain Hub, Document Loaders, 모듈식 워크플로우 등의 구성 요소를 통해 사용자 정의 및 최적화가 가능하며, 다양한 AI 응용 프로그램 개발에 필수적입니다.

  • 12-3. Elastic [회사]

  • Elastic은 AI 기반 보안 분석을 위해 LangChain과 파트너십을 통해 보안 운영 센터(SOC)를 강화하는 기술을 개발하고 있습니다. Automatic Import, Attack Discovery 등의 기능을 도입하여 보안 작업의 효율성을 높이고 있으며, 경쟁력 있는 사이버 보안 시장에서 입지를 강화하고 있습니다.

  • 12-4. Retrieval-Augmented Generation (RAG) [기술]

  • RAG는 정보 검색과 텍스트 생성을 통합하여 더 정확한 답변을 제공하는 시스템입니다. RAG의 주요 기능은 적절한 문서를 검색하고, 그 정보를 바탕으로 문장 생성 모델이 응답을 생성하는 것입니다. 이는 AI 응용 프로그램에서 정보의 정확성과 맥락적 인식을 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다.

  • 12-5. LLM 관측 도구 [도구]

  • LLM 관측 도구는 LLM 기반 소프트웨어 시스템의 성능을 모니터링하고 유지 관리 문제를 해결하는 데 도움을 줍니다. Lunary, Langsmith, Portkey, Datadog 등의 도구가 있으며, 각 도구는 프롬프트 분석, 클라우드 서비스, 로깅 기능 등을 제공하여 다양한 조직의 필요를 충족시킵니다.

  • 12-6. AWS Cloud Quest [프로그램]

  • AWS Cloud Quest는 사용자들이 실제 환경에서 다양한 AI 및 ML 기술을 학습하고 적용할 수 있게 하는 교육 프로그램입니다. Generative AI 역할은 스트리밍, RAG 기술, LangChain 등을 활용한 개발 과정을 포함하고 있으며, 실제 애플리케이션 개발 경험을 제공합니다.

13. 출처 문서