RAG란 무엇입니까?
챗봇과 같은 대규모 언어 모델(LLM)은 언어를 빠르게 번역하고 고객의 질문에 사람처럼 응답할 수 있을 뿐만 아니라 코드도 생성할 수 있습니다. 그러나 LLM은 훈련 과정에서 접한 정보에 대해서만 잘 알고 있습니다. 끊임없이 진화하는 전문 지식 영역(예: 비즈니스 및 고객에 대한 심층적인 지식)을 효과적으로 처리하려면 LLM이 최신 데이터에 노출되어야 합니다. 재훈련 또는 미세 조정을 선택할 수 있지만, 이러한 과정에는 추가적인 시간과 비용이 필요할 수 있습니다. 그럼에도, LLM은 잘못된 응답을 생성할 수 있습니다.
점점 더 큰 인기를 얻고 있는 AI 프레임워크인 RAG는 더 정확하고 더 관련성이 높은 AI 응답을 제공할 수 있도록 LLM을 지원합니다. RAG는 외부 지식 베이스의 데이터로 LLM을 보완하여 LLM이 가장 신뢰할 수 있는 최신 정보에 액세스할 수 있도록 합니다. 이러한 추가 데이터는 LLM이 컨텍스트에 맞는 의미 있는 최신 응답을 제공하는 데 도움이 됩니다.
엔터프라이즈 환경에서 RAG는 조직에 생성형 AI에 대한 비용 효율적인 접근 방식을 제공합니다. 파운데이션 LLM이라고 알려진 기성 LLM은 광범위한 주제에 대응하도록 훈련됩니다. 그러나 비즈니스에 특화된 결과를 생성하려면 먼저 조직의 데이터에 기반하여 맞춤화되어야 하는 경우가 많습니다. RAG를 사용하면 조직이 재훈련이나 미세 조정 없이 고유 데이터를 LLM에 주입할 수 있으므로, 실제의 도메인 특화 사용 사례로 진입할 때 넘어야 하는 장벽이 낮아집니다.
예를 들어, 조직은 직원에게 RAG 기반 챗봇에 대한 액세스를 제공하여 생산성을 높일 수 있습니다. 직원은 휴가를 계획하기 위해 챗봇에 올해 남은 기간 동안 사용할 수 있는 휴가 일수를 물어볼 수 있습니다. 그러면 챗봇은 관련 정보를 내부 데이터베이스에서 검색한 다음, 회사의 휴가 정책에 대한 정보와 직원이 이미 몇일의 휴가를 사용했는지에 대한 정보를 가져와 요청 가능한 휴가 일수를 출력할 것입니다.
조직의 레코드로 훈련되지 않은 파운데이션 LLM은 답변을 제공하지 못하거나, 설상가상으로 자신 있게 잘못된 답변을 제공할 수도 있습니다. 파운데이션 모델에 효과적으로 질문에 답할 수 있는 능력을 갖추려면, 누군가가 휴가를 사용할 때마다 회사의 데이터로 모델을 미세 조정해야 합니다.
RAG의 이점은 무엇입니까?
RAG를 생성형 AI 응용 프로그램에 통합하면 다양한 이점을 얻을 수 있습니다.
- 미세 조정에 대한 비용 효율적인 대안: RAG를 사용하면 조직이 모델을 재훈련하거나 미세 조정할 때 들 시간과 비용의 아주 적은 부분으로도 고유 도메인 및 데이터에 LLM을 맞춤화할 수 있는 경우가 많습니다. 이를 통해 직원 및 고객에게 관련성 있고 의미 있는 AI 결과를 제공하는 생성형 AI 모델로 나아갈 수 있는 더 짧은 경로가 만들어집니다.
- 더 신뢰할 수 있는 결과: 전문가들은 세계에서 가장 인기 있는 LLM이 시간의 2~22% 중 잘못된 출력을 생성하거나 "환각"을 일으킨다고 추정합니다.1 LLM에 신뢰할 수 있는 지식 소스의 추가 컨텍스트를 제공함으로써, RAG는 LLM 정확도를 높이고 환각을 줄이도록 지원합니다. RAG는 또한 출처를 인용하므로, 사용자가 답변의 진위를 확인하고 주제를 더 자세히 조사할 수 있습니다.
- 최신 인사이트: RAG를 사용하면 기업이 지속적으로 모델에 새로운 데이터를 주입할 수 있으므로, LLM이 빠르게 변화하는 주제에 대한 최신 정보를 파악할 수 있습니다. RAG 기반 모델을 웹사이트 및 소셜 미디어 피드와 같은 소스에 직접 연결하여 실시간에 가까운 정보를 사용하여 답변을 생성할 수도 있습니다.
- 데이터 프라이버시 강화: 외부 지식 베이스는 로컬 또는 독점 데이터 센터에 저장될 수 있기 때문에 RAG를 사용하면 조직이 타사 LLM과 기밀 데이터를 공유하지 않아도 됩니다. 조직은 데이터를 안전하게 유지하면서 모델을 맞춤화하고 배포할 수 있습니다.
RAG는 어떻게 작동합니까?
전통적인 LLM은 기사, 비디오 스크립트, 채팅 포럼을 포함한 대규모 인터넷 데이터를 기반으로 훈련됩니다. RAG 시스템은 프롬프트에 답하기 전에 사용자 지정 지식 베이스의 정보를 교차 참조하는 검색 메커니즘을 추가합니다. 추가 정보는 LLM의 훈련을 강화하므로, 사용자 또는 조직의 필요에 더 잘 부합하는 답변으로 이어집니다.
RAG 기반 LLM 솔루션을 구현하는 첫 번째 단계는 지식 베이스를 구축하는 것입니다. 이 독점 데이터 컬렉션에는 회사 핸드북, 제품 요약과 같은 다양한 텍스트 기반 소스가 포함될 수 있습니다. 효율적으로 처리될 수 있도록 데이터를 준비하려면 중복 정보를 제거하고 데이터를 관리 가능한 청크로 분할하는 것과 같은 데이터 정제를 포함하여 몇 가지 작업을 수행해야 합니다. 그런 다음 임베딩 모델이라고 불리는 특수 AI 모델이 그리고 컨텍스트 및 단어 사이의 관계를 캡처하는 벡터(텍스트의 수학적 표현)로 텍스트를 변환합니다. 벡터는 빠른 검색을 위해 벡터 데이터베이스에 저장됩니다.
사용자 또는 하위 시스템이 쿼리를 제출하면, 해당 쿼리는 워크플로의 핵심 구성 요소인 검색 메커니즘을 통과합니다. 이 메커니즘은 벡터 데이터베이스에서 관련 일치 항목을 검색하고 가장 관련성이 높은 데이터를 추가 콘텍스트로 LLM에 공유합니다.
그러면 LLM이 훈련과 외부 데이터를 결합하여 최종 응답을 생성하므로, 사용자가 콘텍스트에 맞는 정확하고 의미 있는 답변을 받을 수 있습니다.
이 단계들을 더 자세히 살펴보려면 RAG를 구현하는 방법에 대한 문서를 읽어보십시오.
RAG는 어떻게 사용되고 있습니까?
산업 전반의 조직들은 RAG를 사용하여 직원 생산성을 높이고, 개인화된 경험을 제공하고, 운영 비용을 절감하고 있습니다.
다음은 RAG가 산업을 어떻게 혁신하고 있는지를 보여주는 몇 가지 예입니다.
- 개인화된 쇼핑 경험: 소매업체의 RAG 기반 추천 시스템은 검색 엔진과 X(이전 Twitter)와 같은 소스에서 실시간 고객 선호도 및 시장 트렌드를 수집할 수 있습니다. 이를 통해 소매업체는 각 쇼핑객에게 현재에 가장 적절한 개인화된 제품 추천을 제공할 수 있습니다. 자세히.
- 예측적 제조 유지보수: RAG 기반 이상 탐지 시스템은 과거 성능 데이터, 장비별 데이터, 라이브 센서 데이터를 활용하여 장비의 이상 징후를 문제의 가장 초기 단계에 파악하므로 제조업체가 다운타임이 발생하기 전에 잠재적 문제를 해결할 수 있습니다. RAG 시스템은 복잡한 기계에 대한 심층적인 지식을 통해 전통적인 시스템이 종종 놓치는 장비 속도 및 정밀도의 미묘한 변화를 탐지할 수 있습니다. 자세히.
- 금융 서비스 AI 어시스턴트: RAG 기반 챗봇은 복잡하게 얽힌 실시간 시장 트렌드 및 규정에 대한 정보를 종합하여 사용자에게 실행 가능한 사용자 지정 금융 자문을 적시에 제공할 수 있습니다. 이러한 강력한 AI 어시스턴트는 금융기관이 끊임없이 진화하는 규정을 준수하면서 대규모 고객 기반에 사용자 지정 조언을 제공하는 데 도움이 됩니다. 자세히.
RAG 여정의 다음 단계로 나아가십시오
생성형 AI 및 LLM의 가치와 기회를 포착하고자 할 때, RAG는 미세 조정보다 더 짧은 경로를 통해 사용자 지정 LLM 응용 프로그램을 제공할 수 있습니다. RAG 파이프라인에 대해 자세히 알아보고, 구현을 간소화할 수 있는 도구를 살펴보십시오.
인텔과 함께하는 RAG의 구성 요소: RAG 파이프라인의 주요 구성 요소에 대해 자세히 알아보십시오.
RAG를 구현하는 방법: RAG 파이프라인 전반에서 인텔® 하드웨어 및 소프트웨어를 추천받아 보십시오.
인텔 Tiber™ 개발자 클라우드: 인텔® 하드웨어 및 소프트웨어에서 RAG 파이프라인의 중요 측면을 테스트해 보십시오.