RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 생성 능력과 실시간 데이터 검색을 결합하여 LLM을 매우 효과적으로 향상시키는 최근의 방법입니다. RAG는 주어진 AI 기반 시스템이 정확하고 관련성이 있으며 데이터로 풍부해진 맥락적 출력을 생성할 수 있도록 하여 순수한 LLM보다 우위를 점할 수 있습니다.
RAG 최적화는 데이터 튜닝, 모델 미세 조정 및 신속한 엔지니어링으로 구성된 전체적인 접근 방식입니다. 이 문서에서는 이러한 구성 요소를 심층적으로 살펴보고 이러한 구성 요소가 어떻게 가장 적합할 수 있는지에 대한 기업 중심의 통찰력을 얻습니다. 기업 AI 모델.
더 나은 AI 성능을 위한 데이터 강화
- 데이터 정리 및 구성: 데이터는 오류, 중복 및 관련 없는 섹션을 제거하기 위해 적절한 사용 전에 항상 정리해야 합니다. 예를 들어 고객 지원 AI를 살펴보겠습니다. AI는 정확하고 최신 FAQ만 참조해야 하므로 오래된 정보가 드러나지 않습니다.
- 도메인별 데이터 세트 주입: 특정 도메인을 위해 개발된 특수 데이터 세트를 주입하면 성능이 잠재적으로 향상됩니다. 성과의 일부는 의료 분야의 AI에 의학 저널과 환자 보고서(적절한 개인 정보 보호 고려 사항 포함)를 주입하여 의료 AI가 정보에 입각한 답변을 제공할 수 있도록 하는 것입니다.
- 메타데이터 사용: 사용된 메타데이터에는 타임스탬프, 저자, 위치 식별자와 같은 정보가 포함될 수 있으며, 그렇게 하면 컨텍스트에 맞게 검색하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, AI는 뉴스 기사가 게시된 시점을 알 수 있으며, 이는 정보가 더 최신이므로 요약에 나와야 한다는 신호일 수 있습니다.
RAG를 위한 데이터 준비
- 데이터 수집: 지금까지 이것은 모델이 현재 상황을 계속 인식할 수 있도록 새로운 데이터를 수집하거나 섭취하는 가장 기본적인 단계입니다. 예를 들어, 날씨를 예측하는 데 신중한 AI는 항상 기상 데이터베이스에서 데이터와 시간을 수집하여 실행 가능한 예측을 내놓아야 합니다.
- 데이터 정리: 들어오는 원시 데이터를 고려하세요. 오류, 불일치 또는 기타 문제를 제거하기 위해 추가 처리하기 전에 먼저 검토해야 합니다. 여기에는 긴 기사를 짧은 세그먼트로 적절히 분할하여 AI가 컨텍스트 없는 분석 중에 관련 부분에만 집중할 수 있도록 하는 활동이 포함될 수 있습니다.
- 청킹 정보: 데이터가 정리 과정을 모두 거친 후에는 더 작은 청크로 정리되어 각 청크가 모델 훈련 단계에서 분석된 한계와 요인을 초과하지 않도록 합니다. 모든 추출물은 몇 단락으로 적절히 요약하거나 다른 요약 기법을 활용해야 합니다.
- 데이터 주석 : 데이터 레이블 지정 또는 식별을 포함하는 조작 프로세스는 AI에 맥락적 문제에 대한 정보를 제공하여 검색을 개선하는 완전히 새로운 방식을 추가합니다. 이를 통해 일반적인 감정과 느낌으로 레이블을 지정하면 고객 피드백을 유용한 텍스트 애플리케이션으로 조작하여 보다 효과적인 감정 분석이 가능해집니다.
- QA 프로세스: QA 프로세스는 엄격한 품질 검사를 거쳐야 하며, 품질이 좋은 데이터만 교육 및 검색 프로세스를 거쳐야 합니다. 여기에는 일관성과 정확성을 위해 수동으로 또는 프로그래밍 방식으로 이중 검사하는 것이 포함될 수 있습니다.
특정 작업에 대한 LLM 사용자 정의
LLM의 개인화는 특정 작업을 수행하거나 특정 산업을 촉진하려는 정신으로 모델의 효율성을 높이기 위해 AI의 다양한 설정을 조정하는 것입니다. 그러나 이 모델 사용자 지정은 모델의 패턴 인식 능력을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 모델 미세 조정: 미세 조정은 주어진 데이터 세트에서 모델을 훈련하여 도메인별 미묘한 차이를 이해하는 능력을 키우는 것입니다. 예를 들어, 로펌은 이 AI 모델을 선택하여 이후 계약서를 정확하게 작성할 수 있습니다. 많은 법률 문서를 거쳤을 테니까요.
- 지속적인 데이터 업데이트: 모델 데이터 소스가 적절한지 확인하고, 이를 통해 진화하는 주제에 대응할 수 있을 만큼 관련성을 유지해야 합니다. 즉, 금융 AI는 최신 주가와 경제 보고서를 포착하기 위해 정기적으로 데이터베이스를 업데이트해야 합니다.
- 작업별 조정: 특정 작업에 맞춰진 특정 모델은 해당 작업에 가장 적합한 기능과 매개변수 중 하나 또는 둘 다를 변경할 수 있습니다. 예를 들어, 감정 분석 AI는 특정 산업별 용어나 문구를 인식하도록 수정할 수 있습니다.
RAG 모델을 위한 효과적인 프롬프트 제작
프롬프트 엔지니어링은 완벽하게 만들어진 프롬프트를 사용하여 원하는 출력을 생성하는 방법으로 이해할 수 있습니다. LLM을 프로그래밍하여 원하는 출력을 생성하는 것처럼 생각하고 RAG 모델에 대한 효과적인 프롬프트를 만들 수 있는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다.
- 명확하게 진술되고 정확한 프롬프트: 더 명확한 프롬프트는 더 나은 응답을 만들어냅니다. "기술에 대해 말해 주세요"라고 묻는 대신 "스마트폰 기술의 최신 발전 사항은 무엇입니까?"라고 묻는 것이 도움이 될 수 있습니다.
- 프롬프트의 반복적 진행: 피드백을 기반으로 프롬프트를 지속적으로 개선하면 효율성이 높아집니다. 예를 들어, 사용자가 답변이 너무 기술적이라고 생각하는 경우 프롬프트를 조정하여 더 간단한 설명을 요청할 수 있습니다.
- 문맥적 프롬프트 기술: 프롬프팅은 사용자의 기대에 더 가깝게 응답을 맞춤화하기 위해 상황에 맞게 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 프롬프트 내에서 사용자 선호도나 이전 상호 작용을 사용하면 훨씬 더 개인적인 출력이 생성됩니다.
- 논리적 순서로 프롬프트 정렬: 논리적 순서로 프롬프트를 구성하면 전공에 도움이 됩니다.
중요한 정보. 예를 들어, 역사적 사건에 대해 질문할 때, 먼저 "무슨 일이 일어났나요?"라고 말한 다음 "왜 중요했나요?"라고 묻는 것이 더 적절할 것입니다.
이제 RAG 시스템에서 최상의 결과를 얻는 방법을 알려드리겠습니다.
정기적 평가 파이프라인: 일부 평가에 따르면, 평가 시스템을 설정하면 RAG가 시간이 지남에 따라 품질을 추적하는 데 도움이 됩니다. 즉, RAG의 검색 및 생성 부분이 얼마나 잘 수행되는지 정기적으로 검토합니다. 간단히 말해, AI가 다양한 시나리오에서 질문에 얼마나 잘 대답하는지 알아내는 것입니다.
사용자 피드백 루프 통합: 사용자 피드백을 통해 시스템이 제공하는 것을 지속적으로 개선할 수 있습니다. 이 피드백을 통해 사용자는 절실히 해결해야 할 사항을 보고할 수도 있습니다.
