최근 몇 년 동안 인공 지능 (AI) 기술, 특히 대규모 언어 모델 (LLM)의 진화는 놀랍고 비즈니스 사용에 대한 기대는 그 어느 때보 다 증가했습니다 그러나 비즈니스에서 강력한 도구 LLM을 최대한 활용하는 데 몇 가지 어려움이 있습니다

예를 들어, AI가 "당신이 모르는 것"에 대답 할 수없는 경우 또는 "오래된 정보"만 알고 있기 때문에 원하는 대답을 얻을 수는 없습니다 따라서 Rag (검색된 세대)은 이러한 문제를 해결하고 LLM의 실제 가치를 이끌어내는 획기적인 기술로 주목을 받고 있습니다
　
이 기사에서는 헝겊이 무엇인지 논의 할 것입니까? 우리는 이러한 기본 개념에서 오늘날 비즈니스에 많은 관심을 끌고있는 이유와 사용의 특정 사례에 이르기까지 이해하기 쉬운 방법으로 이해하기 쉬운 방식으로 설명 할 것입니다

헝겊 란 무엇입니까? LLM의 "약점"을 극복하는 획기적인 기술

rag는 스마트 AI 답변을 생성하기위한 "검색"과 "생성"의 두 단계를 결합한 기술입니다

　
일반적인 LLM은 인터넷에서 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 언어를 이해하고 문장을 생성하는 능력을 습득합니다 그러나 LLM만으로도 다음과 같은 과제가 발생했습니다
　

● 답변 정확도의 한계 ( "홍당무"대답 경향이 있음)

LLM은 배운 정도에 대한 정보 만 있으므로 모호한 질문에 대한 정확한 답변을 제공 할 수 없거나 회사에 대한 내부 정보 또는 특정 제품의 세부 정보와 같이 학습 데이터에 있지 않은 "전문 콘텐츠"에 대한 정확한 답변을 제공 할 수 없습니다 예를 들어, "새로운 서비스 xx에 대해 알려주십시오"라는 질문이 있으면 LLM은 일반 서비스 만 설명 할 수 있습니다

● 최신 정보 및 자세한 정보를 다루는 데 어려움이 있습니다 (때로는 "오래된 지식")

LLM은 학습 당시에 만 정보를 가지고 있기 때문에 특정 전문 분야에서 최신 끊임없이 변화하는 트렌드와 자세한 정보에 대응할 수있는 약점이 있습니다 "오래된 백과 사전"을 읽을 수 있습니다

그게 헝겊이 들어오는 곳

Rag는 LLM의 이러한 약점을 보상하기 위해 개발되었습니다 래그가 작동하는 방식은 우리가 무언가를 볼 때 매우 유사합니다

1 정보의 "검색"

먼저, 사용자가 질문을 할 때 Rag는 내부 데이터베이스, 문서 또는 웹 사이트와 같은 지정된 "신뢰할 수있는 소스"에서 질문과 관련된 정보를 빠르게 "검색하고 검색"합니다

2 "세대"답변

다음으로, 우리가 얻은 "정확한 정보"는 LLM으로 전달되며, 해당 정보를 바탕으로 LLM은 질문에 대한 답변을 생성합니다 이를 통해 LLM은 자체 교육 데이터뿐만 아니라 최신의 정확한 정보 소스를 참조하여보다 구체적인 답변을 제공 할 수 있습니다

*질문에서 답변으로 이미지

*정상 LLM과 rag로 LLM의 답변의 차이

헝겊의 영향의 비교 예 : 구체적인 예를 통해 볼 수있는 힘

Rag와 실제 비즈니스 상황의 차이점을 살펴 보겠습니다 회사의 A- 서비스에 관한 문의에 대한 답변을 "없음"래그 및 "예"의 경우와 비교해 봅시다

　
　
이 비교에서 볼 수 있듯이 Rag를 활용하여 LLM은 "일반적인 답변"뿐만 아니라 "내부 문서를 기반으로 한 구체적이고 정확한 답변"일 것입니다 이는 고객 만족도를 높이고 내부 운영의 효율성을 높이는 주요 이점입니다
　　
　　

Rag가 귀하의 비즈니스에 가져 오는 세 가지 특정 혜택

응답 정확도의 드라마틱 개선 (질문에 정확하게 답변하는 AI)

회사의 자체 문서 및 최신 사내 지식을 언급하면 전형적인 LLM에서 어려운보다 전문적이고 정확한 답변이 가능합니다 이를 통해 고객 문의에 응답하고 회사 내 정보를 검색 할 때 고품질 정보를 제공하여 고객 경험 및 비즈니스 효율성 향상에 기여할 수 있습니다
　　

② 지식 활용을 최적화하고 개인화 된 정보 제공 ( "필요한 정보를 신속하게 찾을 수 있습니다")

RAG와 함께 회사 전체에 흩어져있는 문서 및 데이터베이스에서 정보를 통합 한 통합 사용으로 직원들은 필요한 정보에 신속하게 액세스 할 수 있습니다 또한 RAG는 사용자의 역할과 권한에 따라 언급 된 지식을 제어하여 사용자가 최적화 된 정보를 제공 할 수 있도록합니다 이를 통해 각 부서 및 개인에 대한 기밀 정보 및 전문 지원을 보호하고 지식 관리를 최적화하여 운영 효율성을 향상시킵니다
　　

개발 기간 및 비용을 줄이기 ( "빠른 배포 가능")

헝겊 환경 생성에는 특수 지식이 필요하지만 템플릿을 사용하여 시스템을 처음부터 처음부터 더 낮은 비용으로 구축하는 것보다 훨씬 짧은 시간 내에 래그 환경을 도입 할 수 있습니다 이를 통해 소규모 테스트에서 POC (개념 증명)의 효과를 전체 규모 소개로 원활하게 진행할 수 있습니다
　　

요약

Rag는 LLM의 "자연 텍스트 생성 능력"을 회사가 보유한 "정확하고 전문적인 지식"과 결합하여 비즈니스의 정보 활용을 다음 단계로 가져가는 강력한 솔루션입니다 회사의 비즈니스 헬프 데스크의 효율성 개선, 전문 분야의 지식 검색 시스템을 활용하고 직원에게 제공되는 개인화 정보와 같은 다양한 비즈니스 상황에 적용될 것으로 예상됩니다
　　

래그를 더 실용적으로 만듭니다

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SCSK의 생성 된 AI Rag Solution (Infoweave)은 생성 된 AI 및 고객의 내부 데이터를 활용하여 고객의 환경에 최적화 된 답변을 제공하는 문의 환경을 구축하는 서비스입니다