RAG-as-a-Service: 비즈니스를 위한 제너레이티브 AI 활용
LLM(대규모 언어 모델)과 생성형 AI 트렌드가 부상하면서 비즈니스에 생성형 AI 솔루션을 통합하면 워크플로 효율성을 크게 높일 수 있습니다. 제너레이티브 AI를 처음 접하는 사용자라면 전문 용어가 너무 많다는 점이 부담스러울 수 있습니다. 이 블로그에서는 제너레이티브 AI의 기본 용어를 쉽게 설명하고 RAG-as-a-Service를 통해 비즈니스를 위한 맞춤형 AI 솔루션을 시작하는 방법을 안내합니다.
검색 증강 생성(RAG)이란 무엇인가요?
검색 증강 생성(RAG)은 비즈니스 워크플로우에서 LLM 또는 생성 AI를 구현하는 데 있어 핵심 개념입니다. RAG는 사전 학습된 Transformer 모델을 활용하여 특정 지식창고의 관련 데이터를 쿼리 프로세스에 주입함으로써 비즈니스 관련 쿼리에 답변합니다. LLM이 교육을 받지 않았을 수도 있는 이 데이터는 정확하고 관련성 있는 답변을 생성하는 데 사용됩니다.
RAG는 비용 효과적이고 효율적이어서 제너레이티브 AI에 대한 접근성을 높여줍니다. RAG와 관련된 몇 가지 주요 용어를 살펴보겠습니다.
RAG의 주요 용어
청크
LLM은 리소스 집약적이며 ‘컨텍스트 창’이라고 하는 관리 가능한 데이터 길이에 대해 학습됩니다. 컨텍스트 창은 사용되는 LLM에 따라 달라집니다. 이러한 한계를 해결하기 위해 문서 또는 텍스트 문헌으로 제공되는 비즈니스 데이터는 더 작은 덩어리로 세분화됩니다. 이러한 청크는 쿼리 검색 프로세스 중에 활용됩니다.
청크는 구조화되지 않았고 쿼리가 지식창고 데이터와 구문적으로 다를 수 있으므로 청크는 시맨틱 검색을 사용하여 검색됩니다.
벡터 데이터베이스
Pinecone, Chromadb, FAISS와 같은 벡터 데이터베이스는 비즈니스 데이터의 임베딩을 저장합니다. 임베딩은 텍스트 데이터를 의미에 따라 숫자 형식으로 변환하고 의미적으로 유사한 데이터가 더 가까운 고차원 벡터 공간에 저장합니다.
사용자 쿼리가 이루어지면 쿼리의 임베딩이 벡터 데이터베이스에서 의미적으로 유사한 청크를 찾는 데 사용됩니다.
RAG-as-a-Service
기술적 전문 지식이 부족하다면 비즈니스에 RAG를 구현하는 것이 어려울 수 있습니다. 바로 이 지점에서 서비스형 랙(RaaS)이 등장합니다.
meetcody.ai는 비즈니스 요구에 맞는 플러그 앤 플레이 솔루션을 제공합니다. 계정을 만들고 무료로 시작하세요. 청킹, 벡터 데이터베이스 및 전체 RAG 프로세스를 처리하므로 안심하고 사용할 수 있습니다.
자주 묻는 질문
1. 서비스형 로깅(RaaS)이란 무엇인가요?
RaaS(서비스형 검색 엔진)는 비즈니스의 전체 검색 증강 생성 프로세스를 처리하는 종합 솔루션입니다. 여기에는 데이터 청크, 벡터 데이터베이스에 임베딩 저장, 쿼리에 대한 관련 데이터를 검색하기 위한 시맨틱 검색 관리가 포함됩니다.
2. 청킹은 RAG 프로세스에서 어떻게 도움이 되나요?
청크는 대규모 비즈니스 문서를 LLM의 컨텍스트 창에 맞게 관리하기 쉬운 작은 조각으로 분할합니다. 이러한 세분화를 통해 LLM은 시맨틱 검색을 사용하여 관련 정보를 보다 효율적으로 처리하고 검색할 수 있습니다.
3. 벡터 데이터베이스란 무엇이며 왜 중요한가요?
벡터 데이터베이스는 비즈니스 데이터의 숫자 표현(임베딩)을 저장합니다. 이러한 임베딩을 통해 쿼리 시 의미적으로 유사한 데이터를 효율적으로 검색할 수 있으므로 LLM에서 정확하고 관련성 있는 응답을 보장할 수 있습니다.
RAG-as-a-Service의 강력한 기능을 활용하여 쉽고 효율적으로 RAG를 비즈니스에 통합하세요. 지금 meetcody.ai를 시작하고 고급 생성 AI 솔루션으로 워크플로를 혁신하세요.
