지속적인 LLM 학습을 위한 RAG 봇

AI 모델을 미세조정하는 방법

마지막 업데이트: 2025년 3월 25일 15:03

AI에 관한 중요한 진실은 AI가 많은 것을 알고 있지만 모든 것을 다 알지는 못한다는 것입니다. 그저 학습된 내용만 알 뿐입니다. 즉, AI는 특정 지식, 특히 브랜드, 브랜드의 서비스 등과 관련된 독점 정보나 끊임없이 변화하는 정보에 대한 지식이 부족할 수 있습니다. 따라서 데이터가 수시로 바뀌더라도 LLM 학습을 통해 이러한 특정 데이터를 학습시켜 AI를 미세조정해야 합니다. 대규모 데이터세트나 동적 데이터세트의 경우 모델을 미세조정하기가 매우 어렵습니다. 학습할 데이터에서 잘못된 정보나 오래된 정보를 배제해야 하는데 AI는 이를 추려낼 수 없기 때문입니다. 학습이 어려운 상황에서 AI 데이터 학습을 진행하려면 약간의 도움이 필요합니다. 즉, LLM을 학습시키려면 AI가 익히지 않은 지식이 담긴 '커닝 페이퍼'가 있어야 합니다.  

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검색증강생성(RAG) 기술의 작동 방식

검색증강생성(RAG) 기술을 사용하면 AI가 아직 LLM 학습에 쓰이지 않은 데이터에 접근하여 '커닝'할 수 있습니다. RAG 기술은 검색, 증강, 생성이라는 세 가지 핵심 요소로 이루어집니다.

1. 검색*: AI가 필요로 하는 특정 정보가 담긴 방대한 양의 커닝 페이퍼가 있다고 가정해 보겠습니다. 질문이 발생하면 검색 도구가 모든 시트를 훑어보느라 많은 시간을 소모하는 대신 관련성이 가장 높은 정보를 검색해 빠르게 가져옵니다. 

2. 증강: 관련성이 큰 AI 학습 데이터를 찾아내도 그 상태 그대로 AI에 제공할 수 없으므로 증강 도구가 정보를 체계화하여 AI가 학습할 수 있도록 준비합니다. 이는 부주방장이 주방장을 위해 재료를 준비하는 것과 비슷합니다. 이렇게 준비 과정을 거친 후에 검색된 데이터를 실제로 사용할 수 있게 됩니다.

3. 생성: 마지막으로 AI가 정형화된 정보를 사용하여 답변을 생성합니다. 검색된 데이터를 활용해 정확하고 효율적으로 질문에 답합니다.

RAG는 효율적인 LLM 학습에 특히 효과적입니다. RAG는 AI 번역 및 AI 콘텐츠 생성 프로세스를 가속화하고 컴퓨팅 리소스를 절약합니다. 이러한 효과를 거둘 수 있는 이유는 RAG가 AI를 미세조정하는 데 필요한 데이터만 검색하고, 유사성을 찾을 때는 직접 검색하는 대신 벡터(데이터의 수학적 표현)를 사용하기 때문입니다. 무엇보다도, RAG를 활용하면 번역 속도를 높이고 컴퓨팅 리소스를 절약함으로써 비용을 크게 절감할 수 있습니다.  

다국어 측면에서 본 LLM 학습의 이점

다양한 언어를 연결하는 것도 RAG의 주요 이점입니다. 언어마다 단어가 달라도 의미는 같을 수 있습니다. RAG는 언어 장벽을 초월하는 벡터를 사용하여 의미에서 이러한 차이를 파악합니다. 벡터는 의미를 인코딩하여 수치로 나타낸 개념으로 AI는 벡터를 사용하여 번역하지 않고도 다양한 언어의 데이터를 처리할 수 있습니다.  

AI 모델은 LLM 학습 도중에 단어 전체를 벡터로 직접 변환하지 않습니다. 대신 단어를 더 작은 단위인 하위단어나 토큰으로 나눕니다. 이는 사전에서 발음을 표시하기 위해 단어를 음절로 나누는 것과 비슷합니다. 이처럼 단어를 분절하면 AI는 여러 언어에서 공통으로 쓰이는 어근이나 구성요소를 인식하여 언어를 보다 보편적으로 이해할 수 있게 됩니다.  

일부 AI 모델은 여러 언어를 더욱 광범위하게 학습하므로 다국어 작업을 더 잘 처리할 수 있습니다. 이러한 모델은 단어를 분절하고 미묘한 맥락을 이해할 수 있으며 궁극적으로는 근본적인 수준에서 서로 다른 언어를 연결할 수 있습니다. 또한 교차 언어 정보 검색에 특히 뛰어납니다.  

LLM 학습의 실제 응용 및 이점

RAG 봇을 비롯한 RAG 기반 챗봇은 벡터화 모델의 다국어 기능을 활용하여 뛰어난 성능을 발휘합니다. 이 기술 덕에 RAG 봇은 정보를 기본 언어로 저장하고도 여러 언어로 작성된 프롬프트에도 응답할 수 있을 뿐 아니라 자연스럽고 정확하며 상황에 맞는 답변을 생성합니다. RAG 봇을 활용하면 기업에서 사용하는 언어마다 별도의 데이터세트를 유지할 필요성이 크게 줄어 운영이 간소화되고 효율성이 향상됩니다.

그뿐 아니라 기업의 구체적인 요건을 충족하고 AI 데이터 서비스에 적합하도록 RAG 봇을 맞춤 설정할 수 있습니다. RAG 봇은 고객과의 상호작용 프로세스를 개선하려는 기업에 이상적인 솔루션입니다. 기업은 RAG 봇을 구현하여 여러 지역에서 다양한 언어로 일관되고 수준 높은 사용자 경험을 제공할 수 있습니다. 이와 같은 방식으로 기업은 고객의 질문에 효과적으로 대응할 수 있을 뿐 아니라 브랜드의 글로벌 영향력도 강화할 수 있습니다.

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RAG는 AI 모델이 정보에 접근해 적극 활용할 수 있도록 지원함으로써 LLM 학습을 혁신합니다. 또한 언어 장벽을 허물어 AI 모델이 다양한 데이터세트에서 효율적으로 작동할 수 있도록 지원합니다. RAG 봇은 AI 솔루션을 활용하려는 기업에 맞춤형 솔루션을 제공합니다. 혁신적인 방법으로 다양한 언어권에서 상호작용을 강화하고 운영을 간소화하는 라이온브리지(Lionbridge) AI 번역 도구의 서비스 제공 방식이 궁금하신가요? 지금 바로 라이온브리지에 문의해 보세요.