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#RAG
#LLM
LLM은 최근 몇 년간 많은 큰 주목을 받고 있는데요, 하지만 LLM의 많은 장점에도 몇 가지 단점이 존재합니다. 예를 들어, LLM은 지식 업데이트 속도가 느리고, 에러 발생 시 신뢰성 부족으로 인해 환각 현상이 발생할 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 RAG 기술이 떠오르고 있습니다.
RAG하면 랭체인부터 생각하실텐데요! 랭체인은 여러 데이터 소스를 연결하여 사용자가 다양한 정보에 쉽게 접근할 수 있도록 도와줍니다. 예를 들어, 웹 페이지, 데이터베이스, API 등 다양한 출처의 데이터를 통합하여 보다 풍부한 정보를 제공합니다. 이를 통해 사용자는 하나의 시스템 내에서 여러 출처의 데이터를 검색하고 활용할 수 있습니다.
하지만 이 랭체인도 한계점이 있습니다. 데이터 처리 속도에 한계가 있어 대량의 데이터를 실시간으로 처리하는 데 어려움이 있을 수 있으며, 다양한 데이터 소스를 통합할 수 있지만, 정보의 정확성과 신뢰성을 보장하는 데 한계가 있습니다.
또 이러한 한계점을 보완할 수 있는 라마인덱스라는 프레임워크가 있습니다. 라마인덱스는 고속 검색 기능을 제공하여 데이터 처리 속도를 크게 향상시킵니다. 이를 통해 사용자는 필요한 정보를 빠르게 찾을 수 있으며, 전체 시스템의 응답 시간을 단축할 수 있습니다. 또한, 라마인덱스는 검색 결과의 정확도를 높이는 알고리즘을 사용하여 불필요한 데이터나 오류를 필터링합니다. 이로 인해 정보의 신뢰성이 높아져, LLM이 보다 정확한 데이터를 기반으로 응답을 생성할 수 있게 됩니다.
그래서 요즘 실무와 고성능 RAG를 구현해본 개발자들은 상황에 따라 랭체인과 라마인덱스를 번갈아가며 사용하고 있습니다. 그 외 LLM, RAG 기술은 워낙 빠르게 변하고 성장하다보니 발 바삐 따라갈 필요가 있습니다.
2024년 고성능 RAG의 주요 패러다임을 한 번 알아볼까요?
[2024년 RAG의 주요 패러다임]
1. Naive RAG
▶️ 개념 ◀
가장 기본적인 형태의 RAG로, 단순히 외부 데이터베이스에서 정보를 검색한 후 이를 바탕으로 텍스트를 생성하는 방식입니다.
▶️ 주요 특징 ◀
– 사용자가 입력한 질문에 대해 관련된 문서를 검색하고, 그 정보를 결합하여 응답을 생성합니다.
– 검색된 정보의 품질이 전체 성능에 큰 영향을 미칩니다.
– 복잡한 처리 없이 직관적으로 구현할 수 있지만, 정보의 깊이나 정확성이 떨어질 수 있습니다.
2. Advanced RAG
▶️ 개념 ◀
Naive RAG의 한계를 극복하기 위해 발전된 형태로, 더 정교한 검색 및 생성 메커니즘을 사용합니다.
▶️ 주요 특징 ◀
– 검색 과정에서 고급 자연어 처리(NLP) 기법을 활용하여 관련성 높은 정보를 더 효과적으로 추출합니다.
– 생성 과정에서도 문맥을 더 잘 이해하고, 다양한 정보를 통합하여 보다 풍부하고 일관된 응답을 생성합니다.
– 사용자 피드백을 통해 계속해서 학습하고 개선되는 기능이 포함될 수 있습니다.
3. Modular RAG
▶️ 개념 ◀
모듈화된 접근 방식으로, 검색과 생성 과정이 독립적인 모듈로 구성되어 상호작용합니다.
▶️ 주요 특징 ◀
– 각 모듈이 특정 기능에 최적화되어, 검색 알고리즘과 생성 모델이 분리되어 있어 유연성과 확장성이 뛰어납니다.
– 다양한 데이터 소스와 알고리즘을 쉽게 통합할 수 있어, 특정 도메인이나 요구에 맞춘 맞춤형 솔루션이 가능합니다.
– 모듈 간의 협업을 통해 더욱 정교한 결과를 도출할 수 있습니다.
이 세 가지 RAG 유형은 각각의 특징에 따라 다양한 응용 분야에서 활용될 수 있으며, 특히 Advanced RAG와 Modular RAG는 높은 성능과 유연성을 제공합니다.
이러한 최신 RAG의 패러다임과 라마인덱스 실무 실습을 담은 강의가 나왔습니다!
실무 그대로를 옮긴 라마인덱스 기반 RAG 강의!
📌 Advanced, Modular RAG 등 최신 RAG 16가지 실습
📌 RAG 종류별 사례, 실습, 성능 평가까지
📌 현업 시나리오에서 챗봇 & 검색 봇 구현 프로젝트
