비즈니스 데이터와 통합된 생성적 AI LLM을 원하시나요? RAG가 필요해요

RAG는 AI를 일반 도구에서 전문 보조자로 전환하는 데 도움이 됩니다. 방법은 다음과 같습니다.

빠르게 진화하는 생성 인공 지능(Gen AI) 환경에서 OpenAI의 GPT-4, Google의 Gemma, Meta의 LLaMA 3, Mistral.AI, Falcon 및 기타 AI 도구와 같은 대규모 언어 모델(LLM)이 필수적인 비즈니스 자산이 되고 있습니다.

이 영역에서 가장 유망한 발전 중 하나는 검색 증강 생성(RAG)입니다. 그러나 RAG는 정확히 무엇이며 비즈니스 문서 및 지식과 어떻게 통합될 수 있습니까?

RAG란 무엇인가요?

RAG는 Gen AI LLM과 정보 검색 기술을 결합한 접근 방식입니다. 기본적으로 RAG를 사용하면 LLM이 데이터베이스, 문서 및 기타 정보 저장소에 저장된 외부 지식에 액세스하여 정확하고 상황에 맞는 응답을 생성하는 능력을 향상시킬 수 있습니다.

문서 처리 및 AI 솔루션 분야의 선두 기업인 ABBYY의 AI 전략 수석 이사인 Maxime Vermeir는 다음과 같이 설명했습니다. "RAG를 사용하면 벡터 저장소를 LLM 자체와 결합할 수 있습니다. 이 조합을 통해 LLM은 자체적으로 추론할 수 있을 뿐만 아니라 추론도 수행할 수 있습니다. 기존 지식뿐만 아니라 특정 프롬프트를 통해 제공한 실제 지식에 대해서도 이 프로세스를 통해 더욱 정확하고 상황에 맞는 답변을 얻을 수 있습니다."

이 기능은 PDF, Word 문서 및 기타 파일 형식과 같은 방대한 비정형 데이터 소스에서 특정 지식을 추출하고 활용해야 하는 기업에 특히 중요합니다. Vermeir가 자신의 블로그에서 자세히 설명했듯이 RAG는 조직이 데이터의 잠재력을 최대한 활용하여 AI 기반 솔루션과 상호 작용할 수 있는 보다 효율적이고 정확한 방법을 제공할 수 있도록 지원합니다.

RAG가 조직에 중요한 이유

전통적인 LLM은 종종 "세계 지식"이라고 불리는 방대한 데이터 세트에 대해 교육을 받습니다. 그러나 이 일반 훈련 데이터가 특정 비즈니스 상황에 항상 적용 가능한 것은 아닙니다. 예를 들어, 귀하의 비즈니스가 틈새 산업에서 운영되는 경우 내부 문서 및 독점 지식은 일반 정보보다 훨씬 더 가치가 있습니다.

Maxime은 다음과 같이 말했습니다. "비즈니스를 위한 LLM, 특히 고객 경험 향상을 위해 설계된 LLM을 만들 때 모델이 특정 비즈니스 환경에 대한 심층적인 지식을 갖는 것이 중요합니다. RAG를 통해 LLM이 액세스하고 조직에 정말로 중요한 지식을 바탕으로 추론하여 비즈니스 요구 사항에 정확하고 관련성이 높은 응답을 제공합니다."

RAG를 AI 전략에 통합하면 LLM이 단순한 도구가 아니라 비즈니스 운영, 제품 및 서비스의 미묘한 차이를 이해하는 전문 보조자가 되도록 할 수 있습니다.

RAG가 벡터 데이터베이스와 작동하는 방식

일반적인 RAG 데이터 파이프라인의 작동 방식을 설명합니다.

RAG의 핵심은 벡터 데이터베이스의 개념입니다. 벡터 데이터베이스는 숫자 데이터 표현인 벡터로 데이터를 저장합니다. 이러한 벡터는 데이터 덩어리(예: 문서의 텍스트)가 필요할 때 LLM이 이해하고 검색할 수 있는 수학적 표현으로 변환되는 임베딩이라는 프로세스를 통해 생성됩니다.

Maxime은 다음과 같이 설명했습니다. "벡터 데이터베이스 사용은 데이터를 수집하고 구조화하는 것으로 시작됩니다. 여기에는 구조화된 데이터, 문서 및 기타 정보를 가져와 수치 임베딩으로 변환하는 작업이 포함됩니다. 이러한 임베딩은 데이터를 나타내므로 LLM이 처리 시 관련 정보를 검색할 수 있습니다. 정확하게 물어보세요."

이 프로세스를 통해 LLM은 일반 교육 데이터에만 의존하지 않고 쿼리와 관련된 특정 데이터에 액세스할 수 있습니다. 결과적으로 LLM에서 생성된 응답은 더 정확하고 상황에 맞게 관련성이 높아져 '환각'(사실상 부정확하거나 오해의 소지가 있는 AI 생성 콘텐츠를 설명하는 데 사용되는 용어)의 가능성이 줄어듭니다.

RAG를 조직에 통합하기 위한 실제 단계

• 데이터 환경 평가: 조직에서 생성하고 저장하는 문서와 데이터를 평가합니다. 귀하의 비즈니스 운영에 가장 중요한 지식의 주요 소스를 식별하십시오.

• 적절한 도구 선택: 기존 인프라에 따라 AWS, Google, Azure 또는 Oracle과 같은 제공업체가 제공하는 클라우드 기반 RAG 솔루션을 선택할 수 있습니다. 또는 더욱 맞춤화된 구현이 가능한 오픈소스 도구와 프레임워크를 탐색할 수 있습니다.

• 데이터 준비 및 구조화: 데이터를 벡터 데이터베이스에 입력하기 전에 해당 데이터의 형식과 구조가 올바른지 확인하세요. 여기에는 PDF, 이미지 및 기타 구조화되지 않은 데이터를 쉽게 포함할 수 있는 형식으로 변환하는 작업이 포함될 수 있습니다.

• 벡터 데이터베이스 구현: 데이터에 삽입된 표현을 저장할 벡터 데이터베이스를 설정합니다. 이 데이터베이스는 RAG 시스템의 백본 역할을 하여 효율적이고 정확한 정보 검색을 가능하게 합니다.

• LLM과 통합: RAG를 지원하는 LLM에 벡터 데이터베이스를 연결합니다. 보안 및 성능 요구 사항에 따라 클라우드 기반 LLM 서비스 또는 온프레미스 솔루션이 될 수 있습니다.

• 테스트 및 최적화: RAG 시스템이 준비되면 철저한 테스트를 수행하여 비즈니스 요구 사항을 충족하는지 확인하세요. 성능, 정확성 및 환각 발생을 모니터링하고 필요에 따라 조정합니다.

• 지속적인 학습 및 개선: RAG 시스템은 동적이므로 비즈니스 발전에 따라 지속적으로 업데이트되어야 합니다. 벡터 데이터베이스를 새로운 데이터로 정기적으로 업데이트하고 LLM을 재교육하여 관련성과 효율성을 유지하세요.

오픈 소스 도구를 사용하여 RAG 구현

여러 오픈 소스 도구를 사용하면 조직 내에서 RAG를 효과적으로 구현하는 데 도움이 될 수 있습니다.

• LangChain은 검색 단계를 대화 모델에 통합하여 LLM을 향상시키는 다용도 도구입니다. LangChain은 데이터베이스 및 문서 컬렉션에서 동적 정보 검색을 지원하여 LLM 응답을 보다 정확하고 상황에 맞게 만듭니다.

• LlamaIndex는 개발자가 다양한 데이터 소스에서 정보를 쿼리하고 검색하여 LLM이 정보에 효과적으로 액세스하고 이해하고 종합할 수 있도록 하는 고급 도구 키트입니다. LlamaIndex는 복잡한 쿼리를 지원하고 다른 AI 구성 요소와 원활하게 통합됩니다.

• Haystack은 맞춤설정 가능하고 프로덕션에 즉시 사용 가능한 RAG 애플리케이션을 구축하기 위한 포괄적인 프레임워크입니다. Haystack은 모델, 벡터 데이터베이스 및 파일 변환기를 데이터와 상호 작용할 수 있는 파이프라인에 연결하여 질문 답변, 의미 체계 검색 및 대화 에이전트와 같은 사용 사례를 지원합니다.

• Verba는 데이터세트 탐색과 유용한 정보 추출을 단순화하는 오픈소스 RAG 챗봇입니다. OpenAI, Cohere 및 HuggingFace와 같은 LLM 제공업체와의 로컬 배포 및 통합을 지원합니다. Verba의 핵심 기능에는 원활한 데이터 가져오기, 고급 쿼리 해결, 의미론적 캐싱을 통한 가속화된 쿼리가 포함되어 있어 정교한 RAG 애플리케이션을 만드는 데 이상적입니다.

• Phoenix는 AI 관찰 가능성 및 평가에 중점을 둡니다. LLM 애플리케이션을 이해하고 문제를 해결하기 위한 LLM Traces, 애플리케이션의 관련성과 독성을 평가하기 위한 LLM Evals와 같은 도구를 제공합니다. Phoenix는 A/B 테스트 및 드리프트 분석을 위한 임베딩, RAG 및 구조화된 데이터 분석을 지원하므로 RAG 파이프라인을 개선하기 위한 강력한 도구입니다.

• MongoDB는 확장성과 성능을 위해 설계된 강력한 NoSQL 데이터베이스입니다. 문서 지향 접근 방식은 JSON과 유사한 데이터 구조를 지원하므로 대량의 동적 데이터를 관리하는 데 널리 사용됩니다. MongoDB는 웹 애플리케이션 및 실시간 분석에 적합하며 RAG 모델과 통합되어 강력하고 확장 가능한 솔루션을 제공합니다.

• Nvidia는 AI 모델 구축 및 미세 조정을 위한 NeMo 프레임워크와 대화형 AI 시스템에 프로그래밍 가능한 제어 기능을 추가하기 위한 NeMo Guardrails를 포함하여 RAG 구현을 지원하는 다양한 도구를 제공합니다. NVIDIA Merlin은 RAG에 맞게 조정할 수 있는 데이터 처리 및 추천 시스템을 향상시키며, Triton Inference Server는 확장 가능한 모델 배포 기능을 제공합니다. NVIDIA의 DGX 플랫폼과 Rapids 소프트웨어 라이브러리는 대규모 데이터 세트 처리 및 임베딩 작업에 필요한 컴퓨팅 성능과 가속도를 제공하여 강력한 RAG 설정의 귀중한 구성 요소가 됩니다.

• IBM은 Granite 3.0 LLM과 에이전트 AI를 위한 검색 기능이 내장된 파생 Granite-3.0-8B-Instruct를 출시했습니다. 또한 구조화되지 않은 문서를 JSON 및 Markdown 파일로 변환하는 프로세스를 단순화하여 LLM 및 기타 기반 모델이 더 쉽게 처리할 수 있도록 하는 MIT 라이선스 문서 변환 시스템인 Docling도 출시되었습니다.

• OPEA(엔터프라이즈 AI용 개방형 플랫폼): Intel의 샌드박스 프로젝트로 기여한 LF AI & Data Foundation의 새로운 이니셔티브는 기업을 위한 오픈 소스 RAG 파이프라인을 표준화하고 개발하는 것을 목표로 합니다. OPEA 플랫폼에는 생성 AI 시스템을 위한 상호 교환 가능한 빌딩 블록, 아키텍처 청사진, 성능 등급 및 AI 통합을 가속화하고 중요한 RAG 도입 문제점을 해결하기 위한 준비 상태에 대한 4단계 평가가 포함되어 있습니다.

주요 클라우드 제공업체와 RAG 구현

하이퍼스케일 클라우드 제공업체는 기업이 RAG 시스템을 효율적으로 개발, 배포 및 확장할 수 있는 다양한 도구와 서비스를 제공합니다.

아마존 웹 서비스(AWS)

• Amazon Bedrock은 생성적 AI 애플리케이션 구축 기능을 갖춘 고성능 기초 모델(FM)을 제공하는 완전관리형 서비스입니다. Bedrock은 벡터 변환, 문서 검색 및 출력 생성을 자동화합니다.

• Amazon Kendra는 정확도가 높은 검색 결과로 RAG 워크플로를 향상시키는 최적화된 검색 API를 제공하는 기업 검색 서비스입니다.

• Amazon SageMaker JumpStart는 RAG 구현을 가속화하는 사전 구축된 ML 솔루션과 기반 모델을 제공하는 기계 학습(ML) 허브를 제공합니다.

구글 클라우드

• Vertex AI 벡터 검색은 높은 볼륨과 낮은 지연 시간으로 벡터를 저장하고 검색하기 위해 특별히 제작된 도구로, RAG 시스템에 대한 실시간 데이터 검색을 가능하게 합니다.

• Cloud SQL 및 AlloyDB의 pgVector 확장은 데이터베이스에 벡터 쿼리 기능을 추가하여 더 빠른 성능과 더 큰 벡터 크기로 생성 AI 애플리케이션을 향상시킵니다.

• Vertex AI의 LangChain: Google Cloud는 실시간 데이터 검색과 풍부한 LLM 프롬프트를 결합하여 RAG 시스템을 개선하기 위한 LangChain 사용을 지원합니다.

마이크로소프트 애저

• RAG를 사용한 Azure Machine Learning(미리 보기)을 사용하면 데이터 청크, 벡터 저장 및 원활한 통합을 위한 도구와 함께 Azure OpenAI 서비스, FAISS(벡터) 인덱스 조회 및 Azure AI 검색을 통해 쉽게 구현할 수 있습니다. MLOps 워크플로.

오라클 클라우드 인프라(OCI)

• OCI Generative AI Agents는 RAG를 지식 기반 저장소인 OpenSearch와 통합된 관리형 서비스로 제공합니다. 더욱 맞춤화된 RAG 솔루션을 위해 Oracle Database 23c에서 사용 가능한 Oracle의 벡터 데이터베이스를 Python 및 Cohere의 텍스트 임베딩 모델과 함께 활용하여 지식 기반을 구축하고 쿼리할 수 있습니다.

• Oracle Database 23c는 벡터 데이터 유형을 지원하고 광범위한 내부 데이터 세트와 상호 작용할 수 있는 RAG 솔루션 구축을 촉진하여 AI 생성 응답의 정확성과 관련성을 향상시킵니다.

시스코 웹엑스

• Webex AI Agent 및 AI Assistant는 원활한 데이터 검색을 위해 통합 RAG 기능을 제공하고 백엔드 프로세스를 단순화합니다. 복잡한 설정이 필요한 다른 시스템과 달리 이 클라우드 기반 환경을 통해 기업은 고객 상호 작용에 집중할 수 있습니다. 또한 Cisco의 "bring-your-own-LLM" 모델을 통해 사용자는 Azure 또는 Amazon Bedrock을 통한 OpenAI의 언어 모델과 같은 선호하는 언어 모델을 통합할 수 있습니다.

RAG 사용 시 고려 사항 및 모범 사례

RAG를 통해 AI와 비즈니스 지식을 통합하는 것은 큰 잠재력을 제공하지만 어려움이 따릅니다. RAG를 성공적으로 구현하려면 올바른 도구를 배포하는 것 이상이 필요합니다. 이 접근 방식에는 데이터에 대한 깊은 이해, 신중한 준비, 인프라에 대한 사려 깊은 통합이 필요합니다.

한 가지 주요 과제는 "쓰레기가 들어가고 쓰레기가 나오는" 위험입니다. 벡터 데이터베이스에 입력된 데이터가 제대로 구조화되지 않았거나 오래된 경우 AI의 출력은 이러한 약점을 반영하여 부정확하거나 관련 없는 결과를 초래합니다. 또한 벡터 데이터베이스와 LLM을 관리하고 유지하는 것은 특히 전문 AI 및 데이터 과학 전문 지식이 부족한 조직의 경우 IT 리소스에 부담을 줄 수 있습니다.

또 다른 과제는 RAG를 모든 경우에 적용되는 단일 솔루션으로 취급하려는 충동에 저항하는 것입니다. 모든 비즈니스 문제에 RAG가 필요하거나 RAG가 도움이 되는 것은 아니며, 이 기술에 너무 많이 의존하면 비효율성이 발생하거나 더 간단하고 비용 효율적인 솔루션을 적용할 기회를 놓칠 수 있습니다.

이러한 위험을 완화하려면 고품질 데이터 큐레이션에 투자하는 것뿐만 아니라 데이터가 깨끗하고 관련성이 높으며 정기적으로 업데이트되도록 하는 것이 중요합니다. RAG를 통해 해결하려는 특정 비즈니스 문제를 명확하게 이해하고 기술을 전략적 목표에 맞추는 것도 중요합니다.

또한 규모를 확대하기 전에 소규모 파일럿 프로젝트를 사용하여 접근 방식을 개선하는 것을 고려해 보세요. IT, 데이터 과학, 사업부를 포함한 다기능 팀을 참여시켜 RAG가 통합되어 전반적인 디지털 전략을 보완할 수 있도록 하세요.