언어 모델 강화: LLM RAG 기법 및 예시

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Lynn Mikami

Published on 2024. 4. 30.

친구와 대화를 나누고 있다고 상상해보십시오. 최신 영화에서부터 복잡한 과학 이론까지 모든 것에 대해 이야기하고 있습니다. 친구는 실시간으로 당신에게 응답하며, 당신의 참고, 용어, 심지어 비꼬는 말까지 이해합니다. 이런 친구가 사람이 아닌 기계라고 상상해보십시오. 미래적인 소리가 나쁘지 않나요? 오늘은 우리가 파헤치는 언어 모델 (LM)의 흥미 진진한 세계, 특히 LLM RAG에 대한 깊은 이해를 제공합니다.

인공 지능 (AI)의 혁신적인 발전으로 인해 LMs는 점점 더 복잡해지며 인간과 유사한 텍스트를 이해하고 생성할 수 있는 능력을 갖추게 되었습니다. 이 진화는 우리의 기계와의 상호 작용을 혁신하는데 그치지 않고 비즈니스부터 건강 관리에 이르기까지 다양한 분야에 대한 깊은 영향을 미칩니다. 따라서, 이러한 LMs의 향상은 매우 중요하며, 그 데에는 프롬프트 엔지니어링이 필요합니다.

기사 개요:

• 이 기사에서는 AI에서 중요한 언어 모델 인 LLM RAG와 그 작동 과정에 대한 깊은 이해를 제공합니다.
• 여러 프롬프트 엔지니어링 기법과 그들이 LLM RAG의 기능을 향상시키는 역할에 대해 알아봅니다.
• 이 기사는 또한 프롬프트 엔지니어링의 실용적인 응용 및 LLM RAG의 성능을 변혁할 수 있는 잠재력에 대해 탐구합니다.

LLM RAG란 무엇이며 AI에서의 중요성은 무엇인가요?

LLM RAG (Retriever-Augmented Generation)은 검색 및 생성 모델의 결합입니다. 이 모델은 검색 메커니즘을 사용하여 문서 컬렉션에서 관련 정보를 추출한 다음 검색된 정보를 기반으로 응답을 작성하는 생성 모델을 이용합니다.

LLM RAG의 차이점은 생성 프로세스 중 많은 양의 정보를 활용할 수 있는 능력에 있습니다. 이는 AI 부문에서 불가결한 도구로 만들어줍니다. 일반적인 LMs와 달리 LLM RAG는 포괄적인 문서 컬렉션에 액세스할 수 있으며, 더 정확하고 문맥적으로 풍부한 응답을 생성할 수 있습니다. 이는 질문 응답, 챗봇, 정보 추출과 같은 광범위한 지식이 필요한 작업에 이상적입니다.

LLM에서의 RAG 프로세스는 어떻게 작동합니까?

LLM의 RAG 프로세스는 두 단계로 구성됩니다.

1. 검색 단계: 시스템은 입력 질의를 받아 컬렉션에서 관련 문서를 검색합니다. 검색 메커니즘은 각 문서의 관련성을 결정하는 유사도 점수를 사용합니다.

2. 생성 단계: 검색된 문서는 생성 모델의 맥락으로 사용되어 이 맥락에 기반하여 응답을 생성합니다.

이 프로세스는 LLM RAG가 풍부하고 문맥적으로 의미 있는 응답을 제공할 수 있도록 합니다. 또한 이 모델을 통해 여러 문서 또는 출처에서 추출해야 할 복잡한 질의를 처리할 수 있도록해주므로 언어 모델의 능력에 큰 발전을 가져옵니다.

LLM RAG 향상을 위한 기법

프롬프트 엔지니어링은 LLM RAG의 성능을 개선하는 데 중요한 도구로 작용합니다. 이는 언어 모델에 대한 입력을 개선하여 출력을 더 잘 안내하는 것을 의미합니다. 다양한 프롬프트 엔지니어링 기법에는 제로샷 프롬프팅, 퓨샷 프롬프팅 등이 있습니다.

제로샷 프롬프팅이 LLM RAG를 어떻게 향상시킬까요?

제로샷 프롬프팅은 어떤 예시도 제시하지 않고 모델에게 하나의 작업 인스턴스를 제공하는 것입니다. 그림이나 질문 형태로 태스크의 내용을 제시하고 모델이 적절한 응답이나 작업을 추론하도록 기대합니다. 예를 들어, "이 영어 문장을 프랑스어로 번역하십시오: '고양이는 매트 위에 있습니다'"라고 모델에게 물을 수 있습니다. 여기서 태스크 ("이 영어 문장을 프랑스어로 번역하십시오: ")는 모델에게 번역을 수행하도록 안내합니다.

LLM RAG의 문맥에 따라 제로샷 프롬프트팅은 모델의 검색 및 생성 프로세스를 안내하는 데 사용될 수 있습니다. 프롬프트를 신중하게 작성하여 모델이 더 관련성 높은 문서를 검색하거나 더 정확한 응답을 생성하도록 안내할 수 있습니다. 이 접근 방식은 모델이 명시적으로 처리할 수없는 새로운이거나 복잡한 작업을 다룰 때 특히 유용할 수 있습니다.

퓨샷 프롬프팅이 LLM RAG에 기여하는 방법은 무엇인가요?

한편, 퓨샷 프롬프팅은 모델에게 수행할 작업에 대한 몇 가지 예시를 제공합니다. 이를 통해 모델은 작업에 대한 이해도를 향상시키고 보다 정확한 응답을 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 새로운 문장을 번역하기 전에 영어 문장 몇 개와 해당 문장의 프랑스어 번역을 모델에게 제공할 수 있습니다.

LLM RAG에서 퓨샷 프롬프팅은 검색 및 생성 단계에서 모델의 동작을 안내하는 데 도움이 될 수 있습니다. 원하는 출력의 몇 가지 예시를 제공함으로써 모델을 더 정확한 성능으로 동작하도록 안내할 수 있습니다.

이러한 기법은 LLM RAG의 능력을 향상시키는 강력한 도구로 작용하여 더 복잡한 작업을 수행하고 더 정확한 응답을 생성할 수 있도록 도와줍니다.

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프롬프트 엔지니어링의 실용적인 응용

프롬프트 엔지니어링과 그 기법은 LLM RAG의 기능을 향상시키는 다양한 응용 분야가 있습니다. 몇 가지 시나리오를 살펴보겠습니다:

• Question Answering Systems: 질문-답변 시스템: 프롬프트 엔지니어링은 LLM RAG가 더 관련 문서를 가져오고 더 정확한 답변을 생성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 퓨-샷 프롬프트를 사용하면 시스템은 제시된 예제를 기반으로 일련의 응답을 생성하여 답변의 정확도를 향상시킬 수 있습니다.

• Chatbots: 챗봇: 챗봇은 제로-샷(zero-shot) 및 퓨-샷(few-shot) 프롬프팅을 활용하여 사용자의 다양한 질문에 대응할 수 있습니다. 프롬프트를 조정함으로써 모델은 사용자의 질의를 더 잘 이해하고 더 적절한 응답을 제공할 수 있습니다.

• Information Extraction: 정보 추출: LLM RAG는 전문화된 프롬프트를 사용하여 대량의 문서 집합에서 특정 정보를 추출하는 데 활용될 수 있습니다. 이는 데이터 마이닝이나 학술 연구와 같이 정확한 정보가 필요한 경우에 특히 유용할 수 있습니다.

이러한 응용 분야에서 흥미로운 점은 프롬프트 엔지니어링이 LLM RAG의 성능을 크게 향상시킬 수 있다는 것입니다. 이를 통해 LLM RAG는 이러한 시나리오에서 훨씬 효과적인 도구가 될 수 있습니다.

결론

AI 시대로 더 나아가면서 LLM RAG와 같은 언어 모델은 여러 산업을 혁신할 수 있는 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다. 챗봇을 통해 고객 서비스를 간소화하거나 정보 추출을 통해 연구자들을 지원하는 등, 가능성은 정말로 끝이 없습니다.

하지만 이러한 잠재력을 발휘하기 위해서는 이러한 모델을 더 정교하게 개선해야 합니다. 프롬프트 엔지니어링을 통해 LLM RAG를 향상시키고 더 정확하고 맥락이 풍부한 응답을 생성할 수 있습니다.

제로-샷 및 퓨-샷 프롬프팅 기술은 간단한 번역부터 복잡한 다중 문서 질의까지 더 넓은 범위의 작업을 모델이 수행할 수 있게 합니다. 우리는 신중하게 프롬프트를 작성함으로써 모델의 동작을 조정할 수 있습니다.

우리는 이러한 기술을 계속 탐구하고 개선함에 따라 기계가 인간과 같은 대화를 이해하고 참여할 수 있는 미래에 점점 가까워지고 있습니다. LLM RAG와 같은 사례가 보여주듯이, 이 미래는 예상했던 것보다도 더 가까운 것입니다. 현재로서 프롬프트 엔지니어링의 기술은 이 미래를 현실로 만드는 데 필수적인 도구입니다.