2024년 RAG 기반 LLM의 등장 – DATAVERSITY

2024년으로 접어들면서 한 가지 추세가 눈에 띄게 두드러집니다. 바로 대규모 언어 모델(LLM) 영역에서 검색 증강 생성(RAG) 모델의 증가입니다. 환각 및 교육 제한으로 인한 문제로 인해 RAG 기반 LLM은 기업이 데이터를 처리하는 방식을 바꿀 수 있는 유망한 솔루션으로 떠오르고 있습니다.

급증 LLM의 인기 2023년에는 혁신적인 가능성의 물결이 있었지만 장애물이 없던 것은 아닙니다. 모델이 부정확하거나 허구적인 정보를 생성하는 경우인 '환각'과 훈련 단계의 제약으로 인해 특히 기업 데이터 애플리케이션에서 우려가 제기되었습니다. 

그러나 RAG 모델의 출현은 이러한 문제를 완화하고 조직 내 데이터 접근성을 혁신할 수 있는 강력한 솔루션을 제공할 것을 약속합니다.

RAG 모델은 감사 가능한 최신 정보를 제공하여 환각 문제를 해결할 수 있는 솔루션을 제공합니다. 이러한 모델을 사용하면 외부 데이터 저장소에 대한 액세스가 가능해 제공되는 정보가 신뢰할 수 있을 뿐만 아니라 최신 정보임을 보장합니다.

의존하는 기업의 경우 데이터 기반 통찰력, RAG 기반 LLM을 수용하면 게임 체인저가 될 수 있습니다. 이러한 모델은 파생된 정보의 신뢰성과 관련성을 향상시켜 정보에 입각한 의사 결정에 중요한 감사 가능한 최신 데이터를 제공합니다.

RAG 모델의 핵심은 모델 외부, 주로 벡터 데이터베이스, 지식 그래프 또는 구조화된 데이터 테이블에 주제별 전문 지식을 담는 데 있습니다. 이 설정은 데이터 저장소와 최종 사용자 사이에 정교하고 지연 시간이 짧은 중간 계층을 생성합니다. 그러나 이는 부정확한 데이터의 결과를 증폭시키기 때문에 강력한 데이터 관찰 프레임워크가 필요합니다.

기업이 프로덕션 사용 사례에 RAG 모델을 배포하는 방향으로 점점 더 전환함에 따라 데이터 관찰 가능성의 필요성도 중요해졌습니다. 조직은 RAG 기반 LLM에서 참조하는 정보의 신뢰성을 보장하기 위해 포괄적인 데이터 감사 프로세스에 더 많은 투자를 해야 합니다.

RAG 모델에 상당한 투자를 한 업계 리더 중 하나는 Databricks입니다. 최근 Money 2020의 노변담화에서 Databricks의 공동 창립자이자 CEO인 Ali Ghodsi는 고객이 RAG를 적극적으로 수용하고 있으며 LLM과 관련된 사용 사례의 60%가 이 아키텍처를 기반으로 구축되었다고 밝혔습니다. 회사는 이 새로운 기술을 LLM 내 데이터 관찰 가능성의 미래 발전을 위한 초석으로 보고 있습니다.

2024년 이후에는 RAG 기반 LLM이 데이터 처리 및 분석 발전의 원동력이 될 것입니다. 기업은 끊임없이 확장되는 인공 지능 환경에서 RAG 기반 LLM의 진정한 잠재력을 활용하기 위해 이 기술을 수용할 뿐만 아니라 데이터 관찰 가능성 관행을 강화하는 것이 필수적입니다.

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• 출처: https://www.dataversity.net/the-rise-of-rag-based-llms-in-2024/