프라이빗 클라우드를 위한 RAG: 어떻게 작동하나요?
프라이빗 클라우드가 어떻게 모든 정보를 관리하고 현명한 의사결정을 내리는지 궁금한 적이 있나요?
바로 이때 검색 증강 세대(RAG)가 등장합니다.
이 도구는 프라이빗 클라우드에서 올바른 정보를 찾고 유용한 정보를 생성하는 데 도움이 되는 매우 스마트한 도구입니다.
이 블로그에서는 쉬운 도구와 영리한 트릭을 사용하여 프라이빗 클라우드에서 RAG가 어떻게 마법을 부리는지, 모든 것을 더 원활하고 더 좋게 만드는 방법에 대해 설명합니다.
시작하세요.
RAG의 이해: 무엇인가요?
검색 증강 세대(RAG)는 자연어 처리(NLP) 및 정보 검색 시스템에 사용되는 최첨단 기술입니다.
검색과 생성이라는 두 가지 기본 프로세스를 결합합니다.
- 검색: RAG에서 검색 프로세스에는 문서 저장소, 데이터베이스 또는 API와 같은 다양한 외부 소스에서 관련 데이터를 가져오는 작업이 포함됩니다. 이러한 외부 데이터는 다양한 출처와 형식의 정보를 포괄하는 등 다양할 수 있습니다.
- 세대: 관련 데이터가 검색되면 생성 프로세스에는 검색된 정보를 기반으로 새로운 콘텐츠, 인사이트 또는 응답을 만들거나 생성하는 작업이 포함됩니다. 이렇게 생성된 콘텐츠는 기존 데이터를 보완하여 의사 결정을 내리거나 정확한 답변을 제공하는 데 도움이 됩니다.
RAG는 어떻게 작동하나요?
이제 RAG의 작동 원리를 이해해 보겠습니다.
데이터 준비
초기 단계는 컬렉션에 저장된 문서와 사용자 쿼리를 모두 비교 가능한 형식으로 변환하는 작업입니다. 이 단계는 유사도 검색을 수행하는 데 매우 중요합니다.
숫자 표현(임베딩)
유사성 검색을 위해 문서와 사용자 쿼리를 비교할 수 있도록 임베딩이라는 숫자 표현으로 변환합니다.
이러한 임베딩은 정교한 임베딩 언어 모델을 사용하여 생성되며 기본적으로 텍스트의 개념을 나타내는 숫자 벡터 역할을 합니다.
벡터 데이터베이스
텍스트의 숫자 표현인 문서 임베딩은 크로마 또는 위비게이트와 같은 벡터 데이터베이스에 저장할 수 있습니다. 이러한 데이터베이스를 통해 유사성 검색을 위한 임베딩을 효율적으로 저장하고 검색할 수 있습니다.
유사 검색
사용자 쿼리에서 생성된 임베딩을 기반으로 임베딩 공간에서 유사성 검색이 수행됩니다. 이 검색은 임베딩의 수치적 유사성을 기준으로 컬렉션에서 유사한 텍스트 또는 문서를 식별하는 것을 목표로 합니다.
컨텍스트 추가
유사한 텍스트를 식별한 후 검색된 콘텐츠(프롬프트 + 입력된 텍스트)가 컨텍스트에 추가됩니다. 원본 프롬프트와 관련 외부 데이터로 구성된 이 증강된 컨텍스트는 언어 모델(LLM)에 입력됩니다.
모델 출력
언어 모델은 관련 외부 데이터로 문맥을 처리하여 보다 정확하고 문맥에 맞는 출력 또는 응답을 생성할 수 있습니다.
자세히 보기: RAG API 프레임워크란 무엇이며 어떻게 작동하나요?
프라이빗 클라우드 환경에 RAG를 구현하는 5단계
다음은 프라이빗 클라우드에서 RAG를 구현하는 방법에 대한 종합적인 가이드입니다:
1. 인프라 준비도 평가
기존 프라이빗 클라우드 인프라를 평가하는 것부터 시작하세요. 하드웨어, 소프트웨어 및 네트워크 기능을 평가하여 RAG 구현과의 호환성을 보장합니다. 원활한 통합을 위한 잠재적인 제약 조건이나 요구 사항을 파악합니다.
2. 데이터 수집 및 준비
프라이빗 클라우드 환경 내의 다양한 소스에서 관련 데이터를 수집하세요. 여기에는 문서 저장소, 데이터베이스, API 및 기타 내부 데이터 소스가 포함될 수 있습니다.
수집된 데이터를 정리, 정리하고 추가 처리를 위해 준비해야 합니다. 데이터는 검색 및 생성 프로세스를 위해 RAG 시스템에 쉽게 입력할 수 있는 형식이어야 합니다.
3. 적합한 임베딩 언어 모델 선택
프라이빗 클라우드 환경의 요구 사항과 규모에 맞는 적절한 임베딩 언어 모델을 선택하세요. 호환성 및 성능 메트릭에 따라 BERT, GPT 또는 기타 고급 언어 모델과 같은 모델을 고려할 수 있습니다.
4. 임베디드 시스템 통합
문서와 사용자 쿼리를 숫자 표현(임베딩)으로 변환할 수 있는 시스템 또는 프레임워크를 구현합니다. 이러한 임베딩이 텍스트 데이터의 의미론적 의미와 맥락을 정확하게 포착하는지 확인합니다.
이러한 임베딩을 효율적으로 저장하고 관리할 수 있는 벡터 데이터베이스(예: 크로마, 위비게이트)를 설정하여 빠른 검색과 유사도 검색을 가능하게 합니다.
5. 테스트 및 최적화
프라이빗 클라우드 환경 내에서 구현된 RAG 시스템의 기능, 정확성, 효율성을 검증하기 위해 엄격한 테스트를 수행합니다. 다양한 시나리오를 테스트하여 잠재적인 한계나 개선이 필요한 부분을 파악하세요.
테스트 결과와 피드백을 바탕으로 시스템을 최적화하고, 알고리즘을 개선하고, 매개변수를 조정하거나, 필요에 따라 하드웨어/소프트웨어 구성 요소를 업그레이드하여 성능을 개선하세요.
프라이빗 클라우드에서 RAG 구현을 위한 6가지 도구
다음은 프라이빗 클라우드 환경 내에서 검색 증강 세대(RAG)를 구현하는 데 필수적인 도구와 프레임워크에 대한 개요입니다:
1. 언어 모델 임베딩하기
- BERT (트랜스포머의 양방향 인코더 표현): BERT는 검색어에 포함된 단어의 문맥을 이해하도록 설계된 사전 학습된 강력한 언어 모델입니다. 프라이빗 클라우드 환경 내에서 특정 검색 작업에 맞게 미세 조정할 수 있습니다.
- GPT (생성형 사전 학습 트랜스포머): GPT 모델은 주어진 프롬프트에 따라 사람과 유사한 텍스트를 생성하는 데 탁월합니다. RAG 시스템에서 응답이나 콘텐츠를 생성하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.
2. 벡터 데이터베이스
- 크로마: 크로마는 임베딩과 같은 고차원 데이터를 처리하는 데 최적화된 벡터 검색 엔진입니다. 임베딩을 효율적으로 저장하고 검색하여 유사도 검색을 빠르게 수행할 수 있습니다.
- Weaviate: Weaviate는 벡터화된 데이터를 관리하고 쿼리하는 데 적합한 오픈소스 벡터 검색 엔진입니다. 유연성과 확장성을 제공하여 대규모 데이터 세트를 다루는 RAG 구현에 이상적입니다.
3. 임베딩 생성을 위한 프레임워크
- 텐서플로: 텐서플로는 머신러닝 모델을 만들고 관리하기 위한 도구와 리소스를 제공합니다. 임베딩을 생성하고 RAG 시스템에 통합하기 위한 라이브러리를 제공합니다.
- PyTorch: PyTorch는 유연성과 사용 편의성으로 잘 알려진 또 다른 인기 딥 러닝 프레임워크입니다. 임베딩 모델 생성과 RAG 워크플로로의 통합을 지원합니다.
4. RAG 통합 플랫폼
- 포옹하는 얼굴 트랜스포머: 이 라이브러리는 BERT 및 GPT를 포함한 다양한 사전 학습 모델을 제공하여 RAG 시스템에 쉽게 통합할 수 있습니다. 임베딩 및 언어 모델 상호작용을 처리하기 위한 도구를 제공합니다.
- OpenAI의 GPT–3 API: OpenAI의 API는 GPT-3에 대한 액세스를 제공하여 개발자가 강력한 언어 생성 기능을 활용할 수 있도록 지원합니다. GPT-3를 RAG 시스템에 통합하면 콘텐츠 생성 및 응답 정확도를 향상시킬 수 있습니다.
5. 클라우드 서비스
- AWS (Amazon Web Services) 또는 Azure: 클라우드 서비스 제공업체는 RAG 구현을 호스팅하고 확장하는 데 필요한 인프라와 서비스를 제공합니다. 머신 러닝 애플리케이션에 적합한 가상 머신, 스토리지, 컴퓨팅 성능과 같은 리소스를 제공합니다.
- 구글 클라우드 플랫폼 (GCP): GCP는 머신 러닝과 AI를 위한 도구와 서비스 제품군을 제공하여 프라이빗 클라우드 환경에서 RAG 시스템을 배포하고 관리할 수 있도록 합니다.
6. 사용자 지정 개발 도구
- 파이썬 라이브러리: 이 라이브러리는 데이터 조작, 수치 계산, 머신 러닝 모델 개발에 필수적인 기능을 제공하며, 맞춤형 RAG 솔루션을 구현하는 데 필수적입니다.
- 사용자 지정 API 및 스크립트: 특정 요구 사항에 따라 프라이빗 클라우드 인프라 내에서 RAG 구성 요소를 미세 조정하고 통합하기 위해 사용자 지정 API 및 스크립트를 개발해야 할 수도 있습니다.
이러한 리소스는 프라이빗 클라우드 설정 내에서 임베딩 생성, 모델 통합 및 RAG 시스템의 효율적인 관리를 촉진하는 데 중추적인 역할을 합니다.
이제 프라이빗 클라우드를 위한 RAG의 기본 사항을 알았으니, 위에서 언급한 효과적인 도구를 사용하여 구현할 차례입니다.
