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프라이빗 클라우드를 위한 RAG: 어떻게 작동하나요?

rag for private clouds

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.

  1. 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.

  2. 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 GPT3 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 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.

RAG API란 무엇이며 어떻게 작동하나요?

RAG API is a framework with the commitment to enhance generative AI by guaranteeing that its outputs are current, aligned with the given input, and, crucially, accurate.

데이터를 효율적으로 검색하고 처리하는 능력은 오늘날의 기술 집약적인 시대에 판도를 바꾸고 있습니다. RAG API가 데이터 처리를 어떻게 재정의하는지 살펴보겠습니다. 이 혁신적인 접근 방식은 대규모 언어 모델(LLM)의 뛰어난 성능과 검색 기반 기술을 결합하여 데이터 검색을 혁신적으로 개선합니다.

대규모 언어 모델(LLM)이란 무엇인가요?

대규모 언어 모델(LLM)은 검색 증강 세대(RAG)의 기반이 되는 고급 인공 지능 시스템입니다. LLM은 GPT(생성형 사전 학습 트랜스포머)와 같이 매우 정교한 언어 기반 AI 모델입니다. 광범위한 데이터 세트에 대한 학습을 통해 사람과 유사한 텍스트를 이해하고 생성할 수 있어 다양한 애플리케이션에 없어서는 안 될 필수 요소입니다.

RAG API의 맥락에서 이러한 LLM은 데이터 검색, 처리 및 생성을 향상시키는 데 중심적인 역할을 하며, 데이터 상호 작용을 최적화하는 다재다능하고 강력한 도구로 활용됩니다.

RAG API의 개념을 간단히 설명해 드리겠습니다.

RAG란 무엇인가요?

RAG(검색 증강 생성)는 제너레이티브 AI를 최적화하기 위해 설계된 프레임워크입니다. AI가 생성하는 응답이 입력 프롬프트와 관련성이 높을 뿐만 아니라 정확하도록 하는 것이 주요 목표입니다. 정확성에 대한 이러한 초점은 RAG API 기능의 핵심 측면입니다. GPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)이라는 초스마트 컴퓨터 프로그램을 사용하여 데이터를 처리하는 획기적인 방식입니다.

이러한 LLM은 앞의 단어를 이해하여 문장에서 다음에 나올 단어를 예측할 수 있는 디지털 마법사와 같습니다. 수많은 텍스트를 통해 학습했기 때문에 매우 인간적으로 들리는 방식으로 글을 쓸 수 있습니다. RAG를 사용하면 이러한 디지털 마법사를 사용하여 맞춤형 방식으로 데이터를 찾고 작업할 수 있습니다. 데이터에 대해 모든 것을 알고 있는 똑똑한 친구가 도와주는 것과 같습니다!

기본적으로 RAG는 시맨틱 검색을 사용하여 검색한 데이터를 참조를 위해 LLM에 대한 쿼리에 삽입합니다. 이 글에서 이러한 용어에 대해 더 자세히 살펴보겠습니다.

RAG API 프로세스

RAG에 대해 자세히 알아보려면 Cohere의 이 종합 문서를 확인하세요.

RAG와 미세 조정: 차이점은 무엇인가요?

측면 RAG API 미세 조정
접근 방식 데이터베이스의 컨텍스트로 기존 LLM을 보강합니다. 특정 업무에 특화된 LLM
컴퓨팅 리소스 더 적은 컴퓨팅 리소스 필요 상당한 컴퓨팅 리소스가 필요함
데이터 요구 사항 소규모 데이터 세트에 적합 방대한 양의 데이터 필요
모델 특이성 모델에 구애받지 않고 필요에 따라 모델 전환 가능 모델에 따라 다르며 일반적으로 LLM을 전환하는 것은 매우 지루한 작업입니다.
도메인 적응성 도메인에 구애받지 않고 다양한 애플리케이션에서 활용 가능 다른 도메인에 맞게 조정해야 할 수 있습니다.
환각 감소 환각을 효과적으로 감소시킵니다. 세심한 튜닝 없이는 더 많은 환각을 경험할 수 있습니다.
일반적인 사용 사례 QA(질문-응답) 시스템, 다양한 애플리케이션에 이상적 의료 문서 분석과 같은 전문 작업 등

벡터 데이터베이스의 역할

벡터 데이터베이스는 검색 증강 생성(RAG) 및 대규모 언어 모델(LLM)에서 중추적인 역할을 합니다. 데이터 검색, 컨텍스트 증강 및 이러한 시스템의 전반적인 성능을 향상시키는 중추적인 역할을 합니다. 다음은 벡터 데이터베이스의 주요 역할에 대한 설명입니다:

구조화된 데이터베이스의 한계 극복

기존의 구조화된 데이터베이스는 경직되고 사전 정의된 특성으로 인해 RAG API에서 사용할 때 종종 부족합니다. 컨텍스트 정보를 LLM에 제공하는 데 필요한 유연하고 동적인 요구 사항을 처리하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 벡터 데이터베이스는 이러한 한계를 해결하기 위해 도입되었습니다.

벡터 형식의 효율적인 데이터 저장

벡터 데이터베이스는 숫자 벡터를 사용하여 데이터를 저장하고 관리하는 데 탁월합니다. 이 형식을 사용하면 다양한 다차원 데이터 표현이 가능합니다. 이러한 벡터를 효율적으로 처리하여 고급 데이터 검색을 용이하게 할 수 있습니다.

데이터 관련성 및 성능

RAG 시스템은 벡터 데이터베이스를 활용하여 관련 컨텍스트 정보에 빠르게 액세스하고 검색할 수 있습니다. 이러한 효율적인 검색은 LLM이 응답을 생성하는 속도와 정확성을 향상시키는 데 매우 중요합니다.

클러스터링 및 다차원 분석

벡터는 다차원 공간에서 데이터 포인트를 클러스터링하고 분석할 수 있습니다. 이 기능은 컨텍스트 데이터를 그룹화하여 관련성을 파악하고 일관성 있게 LLM에 제시할 수 있도록 하는 RAG에 매우 유용합니다. 이를 통해 이해도가 향상되고 상황에 맞는 응답을 생성할 수 있습니다.

시맨틱 검색이란 무엇인가요?

시맨틱 검색은 검색 증강 생성(RAG) API와 대규모 언어 모델(LLM)의 초석입니다. 정보에 액세스하고 이해하는 방식에 혁명을 일으킨다는 점에서 그 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다.

기존 데이터베이스 그 이상

시맨틱 검색은 동적이고 유연한 데이터 요구 사항을 처리하는 데 어려움을 겪는 구조화된 데이터베이스의 한계를 뛰어넘습니다. 대신 벡터 데이터베이스를 활용하여 RAG 및 LLM의 성공에 필수적인 보다 다양하고 적응력 있는 데이터 관리가 가능합니다.

다차원 분석

시맨틱 검색의 주요 강점 중 하나는 숫자 벡터 형태의 데이터를 이해하는 능력입니다. 이러한 다차원 분석은 컨텍스트를 기반으로 데이터 관계에 대한 이해를 높여주므로 보다 일관성 있고 컨텍스트를 인식하는 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.

효율적인 데이터 검색

데이터 검색, 특히 RAG API 시스템의 실시간 응답 생성에 있어 효율성은 매우 중요합니다. 시맨틱 검색은 데이터 액세스를 최적화하여 LLM을 사용한 응답 생성의 속도와 정확성을 크게 향상시킵니다. 의료 분석부터 복잡한 쿼리에 이르기까지 다양한 애플리케이션에 적용할 수 있는 다목적 솔루션으로, AI 생성 콘텐츠의 부정확성을 줄여줍니다.

RAG API란 무엇인가요?

RAG API를 서비스로서의 RAG라고 생각하세요. RAG 시스템의 모든 기본 사항을 하나의 패키지로 통합하여 조직에서 편리하게 RAG 시스템을 도입할 수 있도록 도와줍니다. RAG API를 사용하면 RAG 시스템의 주요 요소에 집중하고 나머지는 API가 처리하도록 맡길 수 있습니다.

RAG API 쿼리의 3가지 요소는 무엇인가요?

RAG 쿼리는 세 가지 중요한 요소로 분석할 수 있습니다: 컨텍스트, 역할, 사용자 쿼리입니다. 이러한 구성 요소는 RAG 시스템을 구동하는 빌딩 블록으로, 각각 콘텐츠 생성 프로세스에서 중요한 역할을 합니다.

검색 증강 생성(RAG)의 복잡성에 대해 자세히 살펴보면, RAG 쿼리는 세 가지 중요한 요소로 분해할 수 있습니다: 컨텍스트, 역할 및 사용자 쿼리. 이러한 구성 요소는 RAG 시스템을 구동하는 빌딩 블록으로, 각각 콘텐츠 생성 프로세스에서 중요한 역할을 합니다.

The 컨텍스트 는 필수 정보가 있는 지식 저장소 역할을 하는 RAG API 쿼리의 기초를 형성합니다. 기존 지식창고 데이터에 시맨틱 검색을 활용하면 사용자 쿼리와 관련된 동적 컨텍스트를 얻을 수 있습니다.

The 역할 는 RAG 시스템의 목적을 정의하여 특정 작업을 수행하도록 지시합니다. 이 모델은 요구 사항에 맞는 콘텐츠를 생성하고, 설명을 제공하고, 쿼리에 답변하거나, 정보를 요약할 수 있도록 모델을 안내합니다.

The 사용자 쿼리 는 사용자의 입력으로, RAG 프로세스의 시작을 알리는 신호입니다. 이는 사용자와 시스템의 상호 작용을 나타내며 사용자의 정보 요구 사항을 전달합니다.

RAG API 내의 데이터 검색 프로세스는 시맨틱 검색을 통해 효율적으로 이루어집니다. 이 접근 방식을 사용하면 다차원 데이터 분석이 가능하므로 컨텍스트에 기반한 데이터 관계에 대한 이해도가 향상됩니다. 간단히 말해, 시맨틱 검색을 통해 RAG 쿼리와 데이터 검색의 구조를 파악하면 이 기술의 잠재력을 발휘하여 효율적인 지식 액세스와 문맥 인식 콘텐츠 생성을 촉진할 수 있습니다.

프롬프트의 연관성을 개선하는 방법은 무엇인가요?

프롬프트 엔지니어링은 특정 도메인에 맥락에 맞는 응답을 생성하기 위해 RAG 내에서 대규모 언어 모델(LLM)을 조정하는 데 중추적인 역할을 합니다.

검색 증강 생성(RAG)의 컨텍스트 활용 능력은 매우 강력하지만, 컨텍스트를 제공하는 것만으로는 고품질 응답을 보장하기에 충분하지 않습니다. 여기서 프롬프트의 개념이 등장합니다.

잘 만들어진 프롬프트는 LLM의 로드맵 역할을 하여 원하는 응답으로 안내합니다. 일반적으로 다음 요소가 포함됩니다:

컨텍스트 관련성 잠금 해제

검색 증강 생성(RAG)은 컨텍스트를 활용할 수 있는 강력한 도구입니다. 그러나 단순한 컨텍스트만으로는 고품질 응답을 보장하기에 충분하지 않을 수 있습니다. 프롬프트는 특정 도메인에 맞는 응답을 생성하기 위해 RAG 내에서 대규모 언어 모델(LLM)을 조정하는 데 중요한 역할을 합니다.

사용 사례에 맞는 봇 역할을 구축하기 위한 로드맵

잘 구조화된 프롬프트는 로드맵 역할을 하여 LLM이 원하는 응답을 하도록 안내합니다. 일반적으로 다양한 요소로 구성됩니다:

봇의 정체성

봇의 이름을 언급하면 대화 내에서 봇의 정체성을 확립하여 대화를 더욱 친밀하게 만들 수 있습니다.

작업 정의

LLM이 수행해야 하는 작업 또는 기능을 명확하게 정의하면 정보 제공, 질문 답변 또는 기타 특정 작업 등 사용자의 요구 사항을 충족할 수 있습니다.

톤 사양

원하는 어조나 응답 스타일을 지정하면 공식적이든, 친근하든, 유익한 정보를 제공하든 상호 작용에 적합한 분위기를 조성할 수 있습니다.

기타 지침

이 카테고리에는 링크 및 이미지 추가, 인사말 제공, 특정 데이터 수집 등 다양한 지시문이 포함될 수 있습니다.

컨텍스트 관련성 만들기

프롬프트를 신중하게 작성하는 것은 RAG와 LLM의 시너지 효과를 통해 문맥을 인식하고 사용자의 요구 사항과 관련성이 높은 응답을 제공하여 전반적인 사용자 경험을 향상시키기 위한 전략적 접근 방식입니다.

왜 코디의 RAG API를 선택해야 하나요?

이제 RAG의 중요성과 핵심 구성 요소에 대해 알아봤으니 이제 RAG를 실현하기 위한 최고의 파트너인 코디를 소개해드리겠습니다. Cody는 효율적인 데이터 검색 및 처리에 필요한 모든 필수 요소를 결합한 포괄적인 RAG API를 제공하므로 RAG 여정을 위한 최고의 선택이 될 것입니다.

모델 불가지론

최신 AI 트렌드를 따라잡기 위해 기종을 변경할 필요가 없습니다. Cody의 RAG API를 사용하면 추가 비용 없이 대규모 언어 모델 간에 즉석에서 쉽게 전환할 수 있습니다.

탁월한 활용성

Cody의 RAG API는 다양한 파일 형식을 효율적으로 처리하고 텍스트 계층 구조를 인식하여 최적의 데이터 구성을 지원하는 등 놀라운 다재다능함을 보여줍니다.

사용자 지정 청킹 알고리즘

메타데이터를 포함한 포괄적인 데이터 세분화를 지원하는 고급 청킹 알고리즘을 통해 탁월한 데이터 관리를 보장하는 것이 가장 큰 특징입니다.

비교할 수 없는 속도

인덱스 수에 관계없이 선형 쿼리 시간으로 대규모의 데이터 검색을 초고속으로 보장합니다. 데이터 요구 사항에 대한 신속한 결과를 보장합니다.

원활한 통합 및 지원

Cody는 널리 사용되는 플랫폼과의 원활한 통합과 포괄적인 지원을 제공하여 RAG 환경을 개선하고 효율적인 데이터 검색 및 처리를 위한 최고의 선택으로 입지를 굳혔습니다. 기술적 전문 지식이 전혀 필요하지 않은 직관적인 사용자 인터페이스를 보장하여 모든 기술 수준의 개인이 접근하기 쉽고 사용자 친화적이며 데이터 검색 및 처리 환경을 더욱 간소화합니다.

데이터 상호 작용을 향상시키는 RAG API 기능

검색 증강 생성(RAG)에 대한 탐구 과정에서 대규모 언어 모델(LLM)을 시맨틱 검색, 벡터 데이터베이스, 프롬프트와 통합하여 데이터 검색 및 처리를 향상시키는 다용도 솔루션을 발견했습니다.

모델에 구애받지 않고 도메인에 구애받지 않는 RAG는 다양한 애플리케이션에 걸쳐 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다. Cody의 RAG API는 유연한 파일 처리, 고급 청킹, 빠른 데이터 검색, 원활한 통합과 같은 기능을 제공하여 이러한 약속을 실현합니다. 이 조합은 데이터 참여에 혁명을 일으킬 준비가 되어 있습니다.

이러한 데이터 혁신을 받아들일 준비가 되셨나요? Cody AI로 데이터 상호 작용을 재정의하고 데이터 처리의 새로운 시대를 개척하세요.

자주 묻는 질문

1. RAG와 대규모 언어 모델(LLM)의 차이점은 무엇인가요?

RAG API(검색 증강 생성 API)와 LLM(대규모 언어 모델)은 함께 작동합니다.

RAG API는 검색 메커니즘과 생성 언어 모델(LLM)이라는 두 가지 중요한 요소를 결합한 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스입니다. 주요 목적은 데이터 검색 및 콘텐츠 생성을 개선하여 상황 인식 응답에 중점을 두는 것입니다. RAG API는 종종 질문 답변, 콘텐츠 생성, 텍스트 요약과 같은 특정 작업에 적용됩니다. 사용자 쿼리에 대해 상황에 맞는 응답을 제공하도록 설계되었습니다.

반면 LLM(대규모 언어 모델)은 GPT(생성형 사전 학습 트랜스포머)와 같은 더 광범위한 언어 모델 범주를 구성합니다. 이러한 모델은 광범위한 데이터 세트에 대해 사전 학습되어 다양한 자연어 처리 작업을 위해 사람과 유사한 텍스트를 생성할 수 있습니다. 검색 및 생성을 처리할 수 있을 뿐만 아니라 번역, 감성 분석, 텍스트 분류 등 다양한 애플리케이션으로 확장할 수 있는 범용성을 갖추고 있습니다.

본질적으로 RAG API는 특정 애플리케이션에서 컨텍스트 인식 응답을 위해 검색과 생성을 결합한 전문 도구입니다. 반면 LLM은 다양한 자연어 처리 작업의 기반이 되는 기본 언어 모델로, 검색 및 생성 외에도 더 광범위한 잠재적 응용 분야를 제공합니다.

2. RAG와 LLM – 무엇이 더 낫고 그 이유는 무엇인가요?

RAG API와 LLM 중 어떤 것을 선택할지는 특정 요구 사항과 수행하려는 작업의 성격에 따라 달라집니다. 다음은 상황에 따라 어떤 것이 더 나은지 결정하는 데 도움이 되는 고려 사항의 분석입니다:

RAG API If를 선택합니다:

상황 인식 응답이 필요합니다

RAG API는 상황에 맞는 응답을 제공하는 데 탁월합니다. 질문에 답하거나, 콘텐츠를 요약하거나, 상황에 맞는 응답을 생성하는 작업이라면 RAG API가 적합합니다.

구체적인 사용 사례가 있는 경우

애플리케이션이나 서비스에 컨텍스트 인식 콘텐츠가 필요한 사용 사례가 잘 정의되어 있는 경우 RAG API가 더 적합할 수 있습니다. 컨텍스트가 중요한 역할을 하는 애플리케이션을 위해 특별히 제작되었습니다.

세밀한 제어가 필요한 경우

RAG API를 사용하면 미세 조정 및 사용자 정의가 가능하므로 프로젝트에 특정 요구 사항이나 제약이 있는 경우 유용할 수 있습니다.

LLM을 선택합니다:

다목적성이 필요한 경우

LLM은 GPT 모델과 마찬가지로 매우 다재다능하며 다양한 자연어 처리 작업을 처리할 수 있습니다. 여러 애플리케이션에 걸쳐 요구 사항이 있는 경우 LLM은 유연성을 제공합니다.

맞춤형 솔루션을 구축하려는 경우

맞춤형 자연어 처리 솔루션을 구축하여 특정 사용 사례에 맞게 미세 조정하거나 기존 워크플로에 통합할 수 있습니다.

사전 언어 이해 훈련이 필요합니다

LLM은 방대한 데이터 세트에 대해 사전 학습된 상태로 제공되므로 언어에 대한 이해도가 높습니다. 대량의 비정형 텍스트 데이터로 작업해야 하는 경우 LLM은 귀중한 자산이 될 수 있습니다.

3. 자연어 처리에서 GPT 모델과 같은 LLM이 인기 있는 이유는 무엇일까요?

LLM은 다양한 언어 작업에서 탁월한 성능을 발휘하기 때문에 널리 주목을 받고 있습니다. LLM은 대규모 데이터 세트에 대해 학습됩니다. 그 결과 모든 언어의 뉘앙스를 이해하여 일관되고 문맥에 적합하며 문법적으로 정확한 텍스트를 이해하고 생산할 수 있습니다. 또한 사전 학습된 LLM의 접근성 덕분에 더 많은 사람들이 AI 기반 자연어 이해 및 생성에 액세스할 수 있게 되었습니다.

4. LLM의 일반적인 활용 분야에는 어떤 것이 있나요?

LLM은 다음과 같은 광범위한 언어 작업에서 응용 분야를 찾습니다:

자연어 이해

LLM은 감성 분석, 명명된 엔티티 인식, 질문 답변과 같은 작업에서 탁월한 성능을 발휘합니다. 강력한 언어 이해 기능을 갖추고 있어 텍스트 데이터에서 인사이트를 추출하는 데 유용합니다.

텍스트 생성

챗봇 및 콘텐츠 생성과 같은 애플리케이션을 위해 사람과 유사한 텍스트를 생성하여 일관성 있고 맥락에 맞는 응답을 제공할 수 있습니다.

기계 번역

기계 번역의 품질이 크게 향상되었습니다. 놀라운 수준의 정확성과 유창함으로 언어 간 텍스트를 번역할 수 있습니다.

콘텐츠 요약

이들은 긴 문서나 녹취록을 간결하게 요약하는 데 능숙하여 방대한 콘텐츠에서 핵심 정보를 효율적으로 추출할 수 있는 방법을 제공합니다.

5. 새로운 데이터와 진화하는 작업으로 어떻게 LLM을 최신 상태로 유지할 수 있을까요?

LLM의 최신성과 유효성을 유지하는 것은 매우 중요합니다. 새로운 데이터와 진화하는 작업으로 계속 업데이트하기 위해 몇 가지 전략을 사용합니다:

데이터 증강

오래된 정보로 인한 성능 저하를 방지하려면 지속적인 데이터 보강이 필수적입니다. 새롭고 관련성 높은 정보로 데이터 저장소를 보강하면 모델의 정확성과 관련성을 유지하는 데 도움이 됩니다.

재교육

새로운 데이터로 LLM을 주기적으로 재교육하는 것은 일반적인 관행입니다. 최근 데이터를 기반으로 모델을 미세 조정하면 변화하는 트렌드에 적응하고 최신 상태를 유지할 수 있습니다.

능동적 학습

능동적 학습 기법을 구현하는 것도 또 다른 접근 방식입니다. 여기에는 모델이 불확실하거나 오류가 발생할 가능성이 있는 인스턴스를 식별하고 이러한 인스턴스에 대한 주석을 수집하는 작업이 포함됩니다. 이러한 주석은 모델의 성능을 개선하고 정확도를 유지하는 데 도움이 됩니다.