챗봇 진화를 촉진하는 핵심 기술: RAG(검색 증강 생성 Retrieval-Augmented Generation)

 

우리 대부분은 고객 서비스 포털, 정부 부서, Google Bard 및 OpenAI의 ChatGPT와 같은 서비스를 통한 챗봇에 익숙하다. 편리하고 사용하기 쉬우며 항상 사용 가능하므로 웹 전반에 걸쳐 다양한 애플리케이션에 대한 사용이 늘어나고 있다.

불행하게도 대부분의 최신 챗봇은 정적 훈련 데이터에 의존하기 때문에 제한적이다. 이러한 시스템에서 출력된 데이터는 더 이상 사용되지 않으므로 쿼리에 대한 실시간 정보를 얻는 능력이 제한될 수 있다. 또한 상황에 따른 이해, 부정확성, 복잡한 쿼리 처리, 변화하는 요구 사항에 대한 제한된 적응성 문제로 어려움을 겪고 있다.

 

이러한 문제를 극복하기 위해 RAG(검색 증강 생성 Retrieval-Augmented Generation)와 같은 고급 기술이 등장했다. RAG 시스템은 개방형 웹에서 수집된 실시간 데이터를 포함한 다양한 외부 정보 소스를 활용하여 지식 기반을 실시간으로 확장하고 사용자 쿼리에 대해 보다 정확하고 상황에 맞는 응답을 제공하여 전반적인 성능과 적응성을 향상시킬 수 있다.

 

챗봇: 과제와 한계

현재 챗봇은 훈련 및 추론 작업을 처리하기 위해 자연어 처리(NLP) 기술, 머신러닝 알고리즘, 신경망, 텐서플로우 또는 파이토치와 같은 프레임워크 등 다양한 기술을 사용한다. 그들은 규칙 기반 시스템, 감정 분석 및 대화 관리 모듈을 사용하여 사용자 입력을 해석하고 적절한 응답을 생성하며 대화 흐름을 유지한다.

 

그러나 앞서 언급했듯이 이러한 챗봇은 몇 가지 문제에 직면해 있다. 제한적인 상황별 이해로 인해 정적 훈련 데이터 세트가 실제 대화의 다양성을 포착하지 못할 수 있기 때문에 일반적이거나 관련 없는 응답이 발생하는 경우가 많다.

또한 실시간 데이터 통합이 없으면 챗봇은 "환각"과 부정확성을 경험할 수 있다. 또한 더 깊은 상황적 이해가 필요하고 개방형 지식, 진화하는 추세 및 사용자 선호도에 대한 적응력이 부족한 복잡한 쿼리를 처리하는 데 어려움을 겪는다.

 

RAG로 챗봇 경험 개선

RAG는 생성 AI를 오픈 웹의 외부 소스로부터의 정보 검색과 병합한다. 이 접근 방식은 AI 모델의 상황별 이해, 정확성 및 관련성을 크게 향상시킨다. 또한 RAG 시스템 지식 기반의 정보는 동적으로 업데이트될 수 있으므로 적응성과 확장성이 뛰어나다.

RAG는 프레임워크 및 도구, 의미 분석, 벡터 데이터베이스, 유사성 검색, 개인 정보 보호/보안 애플리케이션 등 별개의 그룹으로 분류할 수 있는 다양한 기술을 활용한다. 이러한 각 구성 요소는 RAG 시스템이 개인정보 보호 및 보안 조치를 유지하면서 상황에 맞는 관련 정보를 효과적으로 검색하고 생성할 수 있도록 하는 데 중요한 역할을 한다.

이러한 기술의 조합을 활용함으로써 RAG 시스템은 사용자 쿼리를 정확하고 효율적으로 이해하고 응답하는 능력을 향상시켜 보다 매력적이고 유익한 상호 작용을 촉진할 수 있다.

 

프레임워크 및 도구

프레임워크 및 관련 도구는 검색 증강 생성 모델을 효율적으로 개발하고 배포하기 위한 구조화된 환경을 제공한다. 데이터 검색, 모델 교육 및 추론을 위해 사전 구축된 모듈과 도구를 제공하여 개발 프로세스를 간소화하고 구현 복잡성을 줄인다.

또한 프레임워크는 연구 커뮤니티 내에서 협업과 표준화를 촉진하여 연구자들이 모델을 공유하고 결과를 재현하며 RAG 분야를 더욱 빠르게 발전시킬 수 있도록 해준다.

 

현재 사용되는 일부 프레임워크는 다음과 같다:

▷LangChain: 생성 AI와 데이터 검색 기술을 통합하는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 애플리케이션을 위해 특별히 설계된 프레임워크이다.

▷LlamaIndex: 방대한 지식 소스에서 효율적인 색인 생성 및 정보 검색을 용이하게 하는 RAG 애플리케이션용으로 제작된 특수 도구이다.

▷Weaviate: 가장 인기 있는 벡터 베이스 중 하나이다. 여기에는 데이터베이스를 생성 AI 모델과 통합할 수 있는 Verba라는 모듈식 RAG 애플리케이션이 있다.

▷Chroma: 클라이언트 초기화, 데이터 저장, 쿼리, 조작 등의 기능을 제공하는 도구이다.

 

 

빠른 데이터 검색을 위한 벡터 데이터베이스

벡터 데이터베이스는 공개 웹 데이터의 고차원 벡터 표현을 효율적으로 저장하여 관련 정보를 빠르고 확장 가능하게 검색할 수 있다. 연속적인 벡터 공간에서 텍스트 데이터를 벡터로 구성함으로써 벡터 데이터베이스는 의미 검색 및 유사성 비교를 용이하게 하여 RAG 시스템에서 생성된 응답의 정확성과 관련성을 향상시킨다.

또한 벡터 데이터베이스는 동적 업데이트 및 적응성을 지원하므로 RAG 모델이 웹의 새로운 정보를 지속적으로 통합하고 시간이 지남에 따라 지식 기반을 향상시킬 수 있다.

널리 사용되는 벡터 데이터베이스로는 Pinecone, Weaviate, Milvus, Neo4j 및 Qdrant가 있다. 복잡한 벡터 연산이 필요한 RAG 시스템의 고차원 데이터를 처리할 수 있다.

 

의미 분석, 유사성 검색 및 보안

의미론적 분석 및 유사성을 통해 RAG 시스템은 사용자 쿼리의 컨텍스트를 이해하고 방대한 데이터 세트에서 관련 정보를 검색할 수 있다. 의미론적 분석 도구는 단어와 구 사이의 의미와 관계를 분석함으로써 RAG 애플리케이션이 상황에 맞는 응답을 생성하도록 보장한다. 마찬가지로 유사성 검색 알고리즘은 LLM이 더 넓은 맥락을 제공하여 쿼리에 더 정확하게 대답하는 데 도움이 되는 문서 또는 데이터 부분을 식별하는 데 사용된다.

RAG 시스템에서 사용되는 의미 분석 및 유사성 검색 도구는 다음과 같다:

▷Semantic Kernel: 복잡한 언어 구조를 이해하고 처리하는 데 도움이 되는 고급 의미론적 분석 기능을 제공한다.

 

▷FAISS(Facebook AI 유사성 검색): 고차원 벡터의 효율적인 유사성 검색 및 클러스터링을 위해 Facebook AI Research에서 개발한 라이브러리이다.

 

마지막으로 중요한 사용자 데이터를 보호하고 AI 시스템에 대한 신뢰를 보장하려면 RAG에 개인 정보 보호 및 보안 도구가 필수적이다. 암호화 및 액세스 제어와 같은 개인 정보 보호 강화 기술을 통합함으로써 RAG 시스템은 데이터 검색 및 처리 중에 사용자 정보를 보호할 수 있다.

또한 강력한 보안 조치는 RAG 모델 및 해당 모델이 처리하는 데이터에 대한 무단 액세스 또는 조작을 방지하여 데이터 침해 또는 오용의 위험을 완화한다.

▷Skyflow GPT 개인 정보 보호 볼트: RAG 애플리케이션의 개인 정보 보호 및 보안을 보장하는 도구와 메커니즘을 제공한다.

▷Javelin LLM 게이트웨이: 기업이 정책 제어를 적용하고, 거버넌스 조치를 준수하고, 포괄적인 보안 가드레일을 시행할 수 있도록 지원하는 엔터프라이즈급 LLM이다. 여기에는 안전하고 규정을 준수하는 모델 사용을 보장하기 위한 데이터 유출 방지가 포함된다.

 

미래의 챗봇에 새로운 기술을 수용

RAG 시스템에서 사용되는 신기술은 챗봇 기능을 크게 향상시키는 것을 목표로 책임 있는 AI 사용에 있어서 눈에 띄는 도약을 의미한다. RAG는 웹 데이터 수집 및 생성 기능을 완벽하게 통합함으로써 뛰어난 상황별 이해, 실시간 웹 데이터 액세스 및 대응 적응성을 촉진한다.

이 통합은 AI 기반 시스템과의 상호 작용에 혁명을 일으키고 RAG가 계속해서 기능을 발전시키고 개선함에 따라 보다 지능적이고 상황 인식이 가능하며 신뢰할 수 있는 경험을 약속한다.