검색 증강 생성
검색 증강 생성이란?
RAG(검색 증강 생성)는 검색 기반과 생성형 모델을 결합하여 자연어의 해석과 생산을 개선합니다.
- RAG에 사용하는 내용
- RAG의 작동 원리
- RAG가 중요한 이유
- HPE를 통해 RAG를 ML 모델에 통합
RAG에 사용하는 내용
RAG(검색 증강 생성)는 사전 교육된 검색기를 사용하여 대규모 말뭉치 또는 데이터베이스에서 중요한 정보를 효과적으로 추출함으로써 언어 모델 생성을 개선합니다. 이 전략을 통해 모델은 사전 교육 데이터보다 더 많은 지식을 이용할 수 있어 결과물의 정확도와 유용성이 향상됩니다. RAG는 외부의 지식 소스를 동적으로 결합하고 질문 응답 요약 및 콘텐츠 개발을 개선합니다. RAG가 검색과 생산을 원활하게 통합하여 자연어 처리 시스템에서 맥락이 풍부하고 정확한 결과를 제공하는 데 도움이 됩니다.
RAG의 작동 원리
- 데이터 통합: 완전한 지식 기반을 구축하기 위해 RAG는 내부 및 외부의 몇 가지 소스에서 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 결합합니다. 이를 위해 특정 주제와 관련된 정확한 정보를 포함하는 지식 기반을 선택해야 합니다. 여러 데이터 소스를 통합함으로써 RAG는 검색 및 생성 절차에 활용할 수 있는 포괄적인 지식 기반을 보장합니다.
- 모델 교육: 쿼리에 대한 응답에서 관련된 정보를 효과적으로 검색하기 위해 RAG는 세심하게 선별된 지식 기반을 바탕으로 검색 기반 모델을 교육합니다. 컨텍스트에 적합한 텍스트를 생성하기 위해 검색 모델과 생성형 언어 모델을 동시에 교육합니다. 이러한 이중 모델 접근 방식으로 RAG는 동적으로 확보한 정보와 이전 지식을 효율적으로 활용하여 지능형 답변을 생성할 수 있습니다.
- 워크로드 통합: 교육 후에는 RAG 모델이 현재 애플리케이션 및 워크로드에 포함되어 의사 결정 및 콘텐츠 생성 업무를 지원합니다. 이러한 연결로 기업의 시스템과 API가 원활하게 작동하도록 보장하여 다양한 사용 사례와 도메인에서 더욱 손쉽게 구축 및 조정할 수 있습니다.
- 지속적인 개선: RAG는 최상의 성능을 유지하기 위해 사용자의 입력과 변화하는 데이터 소스를 기반으로 지속적인 모델 평가 및 개선 절차를 구현합니다. 지식 기반의 잦은 업데이트와 RAG 모델의 재교육을 통해 진화하는 도메인 역학 및 비즈니스 요건에 따른 유연성을 보장하여 장기적인 성능 최적화와 지속적인 개선을 지원합니다.
RAG가 중요한 이유
RAG(검색 증강 생성)이 중요한 이유는 다음과 같습니다.
- 컨텍스트 파악 개선: RAG는 검색 기반 접근 방식과 생성형 모델을 사용하여 기존의 지식과 동적으로 확보한 정보를 활용합니다. 문의 내용과 프롬프트의 컨텍스트를 더 잘 이해할수록 답변의 정확도와 유용성이 향상됩니다.
- 외부 지식 이용: RAG는 외부의 데이터 소스를 생성에 적용하여 모델의 지식을 개선합니다. 이는 특히 소스가 여러 개인 영역에서 더욱 완전하고 관련성 높은 응답을 제공하는 데 도움이 됩니다.
- 성능 개선: RAG의 실시간 정보 검색 기능으로 질문 응답, 요약, 콘텐츠 개발을 포함한 자연어 처리 활동이 개선됩니다. RAG는 외부의 지식 소스를 활용하여 컨텍스트가 풍부한 정확하고 유용한 답변을 생성할 수 있습니다.
- 적응성 및 유연성: 지식 기반과 교육 데이터를 선별하여 RAG 모델을 특정 도메인 및 응용 사례에 적합하게 조정할 수 있습니다. 이러한 다양성 덕분에 의료, 뱅킹, 고객 서비스, 정보 검색 등의 분야에서 활용 가능합니다.
- 지속적인 학습 및 개선: RAG는 모델의 평가, 강화, 재교육을 통해 지속적인 학습 및 개선을 지원합니다. 이를 통해 변화하는 데이터 소스 및 사용자 기본 설정에 따라 모델을 조정하고 동적인 컨텍스트에서 우수한 성능을 보장할 수 있습니다.
검색 증강 생성은 자연어 처리 분야에서 중요한 발전 사항입니다. 검색 방법과 생성 방법을 결합하여 두 가지 성능이 함께 개선되는 방식으로 적용하기 때문입니다. 이로써 이해하기 쉽고 사람이 작성한 것과 같은 답변을 생성하는 데 도움이 됩니다.
HPE를 통해 RAG를 ML 모델에 통합
생성형 AI를 위한 HPE의 기업 컴퓨팅 인프라에서 HPE의 강력한 MLDE(머신 러닝 개발 환경) 및 Gen AI와 같은 AI 서비스를 사용하여 RAG(검색 증강 생성)를 기계 학습 모델에 통합할 수 있습니다. 이러한 통합은 다음과 같이 진행됩니다.
- HPE MLDE 사용: HPE MLDE는 기계 학습 모델의 개발, 교육, 구축을 통합합니다. MLDE의 여러 툴과 패키지를 사용하여 검색 기반 및 생성형 구성요소를 갖춘 RAG 모델을 생성할 수 있습니다. 개발자는 MLDE의 다양한 기계 학습 프레임워크와 효율적인 리소스 관리를 활용하여 다수의 아키텍처를 평가하고 모델의 성능을 극대화할 수 있습니다.
- HPE AI Services(Gen AI) 활용: HPE의 Gen AI 서비스는 엔터프라이즈의 운영과 의사 결정 개선에 도움이 됩니다. 기업은 RAG 모델과 Gen AI 서비스를 결합하여 컨텍스트 파악 및 동적인 지식 검색을 활용할 수 있습니다. RAG 기반 챗봇으로 소비자의 문제를 더욱 정확하고 깊이 있게 처리함으로써 사용자의 만족도를 높일 수 있습니다.
- HPE의 엔터프라이즈 컴퓨팅 인프라에 Gen AI 배포: HPE의 엔터프라이즈 컴퓨팅 인프라는 생성형 AI 애플리케이션을 수용할 목적으로 설계되었습니다. 이 인프라의 확장성, 안정성, 보안 덕분에 RAG 모델을 통해 수요가 많은 환경에서도 원활한 작동이 가능합니다. 또한 HPE의 아키텍처는 데이터 관리를 지원하여 방대한 지식 기반을 빠르게 검색할 수 있습니다.
HPE의 MLDE, Gen AI, 생성형 AI를 위한 엔터프라이즈 컴퓨팅 인프라는 RAG를 ML 모델에 통합하기 위해 필요합니다. 이러한 연결을 활용하여 조직은 컨텍스트 파악과 동적인 지식 검색을 활용하여 비즈니스의 가치와 혁신을 지원하는 고급 AI 애플리케이션을 설계 및 구축할 수 있습니다.
