생성 AI 최적화 기술 RAG(검색 증강 생성) 및 데이터 브릭스(Databricks)

대규모언어모델(LLM)은 방대한 데이터를 학습하고 자연어를 이해하고 생성할 수 있는 인공지능 모델입니다. 요즘 자주 사용하는 AI 챗봇을 구현하는데 필수적인 기술입니다. 장점이 많지만 단점과 한계도 있습니다. 그 단점을 보완하는 기술이 검색 증강 생성(RAG)입니다. RAG가 어떤 기술인지 알아보고 이를 활용하는 Databricks의 RAG 사례를 살펴보겠습니다. 대규모언어모델(LLM)은 방대한 데이터를 학습하고 자연어를 이해하고 생성할 수 있는 인공지능 모델입니다. 요즘 자주 사용하는 AI 챗봇을 구현하는데 필수적인 기술입니다. 장점이 많지만 단점과 한계도 있습니다. 그 단점을 보완하는 기술이 검색 증강 생성(RAG)입니다. RAG가 어떤 기술인지 알아보고 이를 활용하는 Databricks의 RAG 사례를 살펴보겠습니다.

데이터 및 인공지능 기업 데이터브릭스는 모자이크 AI를 인수하고 오픈소스 LLM인 DBRX를 출시하고 있습니다. DBRX는 Databricks의 데이터 인텔리전스 플랫폼에도 적용되어 있습니다. 어떻게 구동되는지 궁금하신 분들은 14일 무료 체험판을 사용해보시기 바랍니다. 데이터 및 인공지능 기업 데이터브릭스는 모자이크 AI를 인수하고 오픈소스 LLM인 DBRX를 출시하고 있습니다. DBRX는 Databricks의 데이터 인텔리전스 플랫폼에도 적용되어 있습니다. 어떻게 구동되는지 궁금하신 분들은 14일 무료 체험판을 사용해보시기 바랍니다.

체험판을 통해 고품질의 생성 AI 애플리케이션을 제작할 수 있으며 AWS, 마이크로소프트 애저 또는 구글 클라우드 중 원하는 곳에서 플랫폼 구축 테스트가 가능합니다. 무료체험에 관심 있는 분들을 위해 신청 링크를 아래에 가지고 왔습니다. 체험판을 통해 고품질의 생성 AI 애플리케이션을 제작할 수 있으며 AWS, 마이크로소프트 애저 또는 구글 클라우드 중 원하는 곳에서 플랫폼 구축 테스트가 가능합니다. 무료체험에 관심 있는 분들을 위해 신청 링크를 아래에 가지고 왔습니다.

대규모 언어 모델(LLM)의 한계 대규모 언어 모델(LLM)의 한계

대규모 언어모델(Large Language Models, LLM)은 자연어처리(NLP)를 수행하는 딥러닝 인공지능 기술입니다. 책, 기사, 코드, SNS 등의 대규모 텍스트 데이터를 학습하여 자연어 처리, 검색엔진, 로보틱스, 코드 생성, 헬스케어 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 대표적인 서비스로 챠트GPT, 네이버 클로바X, 구글의 제미나이 등이 있을 수 있습니다. 이러한 서비스를 사용하면서 최신 데이터가 적용되지 않은 경험을 한 분도 계실 것입니다. 이는 LLM에 학습된 데이터가 서비스 시작 시점 이전이기 때문에 발생합니다. 즉, 최신 정보가 업데이트되지 않는다는 한계가 있습니다. 이를 보완할 수 있는 기술이 바로 RAG입니다. 검색 증강 생성(RAG) 기술이란? 대규모 언어모델(Large Language Models, LLM)은 자연어처리(NLP)를 수행하는 딥러닝 인공지능 기술입니다. 책, 기사, 코드, SNS 등의 대규모 텍스트 데이터를 학습하여 자연어 처리, 검색엔진, 로보틱스, 코드 생성, 헬스케어 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 대표적인 서비스로 챠트GPT, 네이버 클로바X, 구글의 제미나이 등이 있을 수 있습니다. 이러한 서비스를 사용하면서 최신 데이터가 적용되지 않은 경험을 한 분도 계실 것입니다. 이는 LLM에 학습된 데이터가 서비스 시작 시점 이전이기 때문에 발생합니다. 즉, 최신 정보가 업데이트되지 않는다는 한계가 있습니다. 이를 보완할 수 있는 기술이 바로 RAG입니다. 검색 증강 생성(RAG) 기술이란?

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검색 증강 생성(Retrieval Augmented Generation, RAG)은 LLM의 한계를 극복하기 위해 만들어진 자연어 처리 기술입니다. 지식 검색과 언어 생성을 결합한 프레임워크로 응답을 생성하기 전에 외부 지식 기반을 검색하고 활용하도록 하여 LLM의 사실관계 파악 능력을 향상시킵니다. 예를 들어 LLM에 아카데미 감독상 수상자를 물었을 때 지난해 수상자까지 답할 수 있다면 RAG를 적용해 최신 정보가 업데이트되고 올해 수상자까지 답할 수 있게 됩니다. 검색 증강 생성(Retrieval Augmented Generation, RAG)은 LLM의 한계를 극복하기 위해 만들어진 자연어 처리 기술입니다. 지식 검색과 언어 생성을 결합한 프레임워크로 응답을 생성하기 전에 외부 지식 기반을 검색하고 활용하도록 하여 LLM의 사실관계 파악 능력을 향상시킵니다. 예를 들어 LLM에 아카데미 감독상 수상자를 물었을 때 지난해 수상자까지 답할 수 있다면 RAG를 적용해 최신 정보가 업데이트되고 올해 수상자까지 답할 수 있게 됩니다.

검색 증상 생성(RAG) 시스템을 구현하기 위한 일반적인 워크플로우는 다음과 같습니다. 1) 데이터 준비 2) 관련 데이터 인덱스 3) 관련 데이터 검색 4) LLM 어플리케이션 빌드 검색 증상 생성(RAG) 시스템을 구현하기 위한 일반적인 워크플로우는 다음과 같습니다. 1) 데이터 준비 2) 관련 데이터 인덱스 3) 관련 데이터 검색 4) LLM 애플리케이션 빌드

RAG의 장점으로는 최신의 정확한 응답을 제공하고 부정확한 응답 및 환각 현상 감소, 도메인별 관련 응답 제공, 탁월한 효율성 및 비용 효과성을 들 수 있습니다. 가장 일반적인 사용 사례는 질의응답 챗봇, 검색 증강, 지식엔진-데이터에 대한 질문입니다. 보다 구체적인 예로 Databricks 서비스를 도입한 기업의 RAG 사용 사례를 살펴보겠습니다. RAG의 장점으로는 최신의 정확한 응답을 제공하고 부정확한 응답 및 환각 현상 감소, 도메인별 관련 응답 제공, 탁월한 효율성 및 비용 효과성을 들 수 있습니다. 가장 일반적인 사용 사례는 질의응답 챗봇, 검색 증강, 지식엔진-데이터에 대한 질문입니다. 보다 구체적인 예로 Databricks 서비스를 도입한 기업의 RAG 사용 사례를 살펴보겠습니다.

미국 저가 항공사이자 하이브리드 항공사인 JetBlue는 오픈 소스 생성 AI 모델을 사용하는 Databricks 기반 챗봇인 “BlueBot”을 사용합니다. 이 챗봇은 각 팀별로 관리되는 데이터에만 액세스됩니다. 보안을 유지하면서 효율성을 높인 사례라고 할 수 있습니다. 미국 저가 항공사이자 하이브리드 항공사인 JetBlue는 오픈 소스 생성 AI 모델을 사용하는 Databricks 기반 챗봇인 “BlueBot”을 사용합니다. 이 챗봇은 각 팀별로 관리되는 데이터에만 액세스됩니다. 보안을 유지하면서 효율성을 높인 사례라고 할 수 있습니다.

출처: 데이터브릭스 유튜브 출처: 데이터브릭스 유튜브

이외에도 Chevron Phillips Chemical은 Databricks를 사용하여 문서 프로세스 자동화를 비롯한 생성 AI 계획을 지원하고 있습니다. Thrivent Financial은 생성 AI를 사용하여 검색 기능 개선, 보다 쉽게 접근할 수 있는 요약된 인사이트 생성, 엔지니어링 생산성을 높일 수 있는 방법을 찾고 있다고 합니다. 이외에도 Chevron Phillips Chemical은 Databricks를 사용하여 문서 프로세스 자동화를 비롯한 생성 AI 계획을 지원하고 있습니다. Thrivent Financial은 생성 AI를 사용하여 검색 기능 개선, 보다 쉽게 접근할 수 있는 요약된 인사이트 생성, 엔지니어링 생산성을 높일 수 있는 방법을 찾고 있다고 합니다.

그동안 생성 AI 최적화 기술 RAG(검색 증강 생성)가 어떤 기술인지 살펴보고 데이터 인공지능 기업 데이터브릭스의 활용 사례까지 살펴봤습니다. RAG가 대규모 언어모델(LLM)의 단점을 보완하고 최신 정보 업데이트를 통해 정확성을 높일 수 있다는 점, 다양한 분야에서 활용되며 업계의 표준이 되고 있음을 확인할 수 있었습니다. 생성 AI와 기계학습에 관심이 많은 개발자라면 데이터브릭스의 오픈소스 LLM인 DBRX와 RAG가 적용된 데이터 인텔리전스 플랫폼 무료 체험을 통해 확인해보세요. 그동안 생성 AI 최적화 기술 RAG(검색 증강 생성)가 어떤 기술인지 살펴보고 데이터 인공지능 기업 데이터브릭스의 활용 사례까지 살펴봤습니다. RAG가 대규모 언어모델(LLM)의 단점을 보완하고 최신 정보 업데이트를 통해 정확성을 높일 수 있다는 점, 다양한 분야에서 활용되며 업계의 표준이 되고 있음을 확인할 수 있었습니다. 생성 AI와 기계학습에 관심이 많은 개발자라면 데이터브릭스의 오픈소스 LLM인 DBRX와 RAG가 적용된 데이터 인텔리전스 플랫폼 무료 체험을 통해 확인해보세요.