RAG와 LLMOps: LLM 한계를 극복하는 방법
대규모 언어 모델(LLM)은 지난 편(LLMOps: LLM 운영의 최적의 도구)에서 설명한 바와 같이, 트랜스포머 아키텍처와 자연어 처리(NLP) 기술을 바탕으로 인간처럼 자연스러운 텍스트 생성 능력과 문제 해결 능력을 갖추고 있어 다양한 산업에서 활용되며 여전히 주목받고 있습니다. 하지만 LLM은 여전히 몇 가지 한계를 가지고 있습니다.
LLM의 한계
사실성 부족: LLM은 학습된 데이터에 기반하여 동작하기 때문에 최신 정보나 외부 데이터에 대해 접근할 수 없어 부정확하거나 편향된 답변(할루시네이션 원인과 해결방안)을 생성할 가능성이 있습니다.
운영 비용: LLM은 모델 크기가 커질수록 학습 및 추론 과정에서 높은 컴퓨팅 자원이 요구되며, 이에 따른 운영 비용이 크게 증가합니다.
정확성 한계: 도메인 지식이 필요한 복잡한 질문에서는 신뢰할 수 없는 답변을 제공하는 경우가 발생합니다.
이러한 문제를 해결하기 위해 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술이 등장했습니다. RAG는 검색(Retrieval)과 생성(Generation)을 결합하여, 외부 데이터를 활용함으로써 기존 LLM이 가진 한계를 보완하고 최신성과 신뢰성을 갖춘 응답을 제공합니다. 이를 통해 단순히 사전에 학습된 데이터에 의존하지 않고, 최신 정보와 도메인 특화 데이터를 적극적으로 활용할 수 있는 접근 방식을 제시합니다.
RAG 동작 원리
1. Retrieval(검색)
Retrieval 단계는 사용자의 질문에 대해 관련성이 높은 데이터를 검색하여 필요한 정보를 추출하는 과정입니다.
1) 데이터 준비 및 Corpus 분할
데이터셋은 특정 주제나 도메인에 맞게 수집된 텍스트로 구성되며, 검색 효율성을 위해 분할된 Corpus 형태로 전처리합니다.
2) 벡터 인코딩 및 저장
분할된 Corpus는 Private 임베딩 모델을 통해 벡터로 변환되며, 각 텍스트는 의미를 수치화한 벡터 표현으로 저장됩니다. 변환된 벡터는 벡터DB에 저장되며, Cosine Similarity(코사인 유사도)* 알고리즘을 사용해 유사도 검색을 수행합니다. 두 벡터 간의 코사인 유사도 결과가 1에 가까울수록, 두 벡터는 의미적(Semantically)으로 유사함을 나타냅니다.
* Cosine Similarity는 두 벡터 사이의 각도를 기반으로 유사도를 계산하며, 값은 -1에서 1사이에 위치합니다. (1: 의미적으로 매우 유사 혹은 일치함/ 0: 연관성 없음/ -1: 의미적으로 대립)
3) 유사도 계산 및 Top-K 결과 선별
사용자의 질문도 벡터로 변환된 뒤, 벡터 DB에 저장된 데이터와 비교됩니다. 이 과정에서 유사도가 높은 데이터가 반환되며, Top-K결과, 즉 유사도 높은 상위 K개를 선별합니다.
2. Augmented(증강)
Augmented 단계는 LLM이 기존 사전 학습 데이터에 더해, 검색된 새로운 고객 데이터를 확장하여 이해할 수 있도록 돕는 과정입니다.
1) 컨텍스트 결합
검색된 Top-K 데이터는 입력된 질문과 가장 유사도가 높은 분할된 corpus 중 K개로 구성되며, 질문과 결합되어 프롬프트(Prompt)로 변환됩니다. 이 프롬프트는 LLM에 입력으로 주입되어 처리됩니다.
2) LLM의 데이터 학습
Base LLM의 파인튜닝
영문 기반의 Base LLM은 특정 데이터를 기반으로 생성된 질문-답변 데이터셋을 통해 파인튜닝됩니다. 이를 통해 이전에 학습하지 못했던 새로운 데이터에 대한 질문, 참조문헌, 답변 내용을 학습시켜, 모델이 해당 데이터에 익숙해지도록 사전 학습을 수행합니다.
Corpus 검색 및 응답 절차 확장
파인튜닝된 LLM은 새로운 질문이 들어왔을 때 분할된 관련 corpus를 검색하고, 이를 기반으로 적절한 응답을 생성하는 절차를 예측하고 수행할 수 있도록 확장됩니다.
3. Generation(생성)
Generation 단계는 Augmented 과정을 통해 준비된 질문과 데이터를 바탕으로 최종 응답을 생성하는 과정입니다.
1) LLM 기반 응답 생성
질문과 관련된 컨텍스트 데이터를 결합하여 Private LLM에 입력하고 최종 응답을 생성합니다.
2) 정확성과 신뢰성을 보장하는 할루시네이션 없는 텍스트 출력
생성된 응답은 LLM 프롬프트 환경을 문맥에 제약하여, 질문과 가장 유사한 문구만 출력하도록 조정하여, 할루시네이션을 방지하고 정확하고 신뢰성 높은 답변을 제공합니다.
3) 최신성과 참조 기반 반영
ChatGPT와 달리, 고객 내부 데이터를 학습시킨 LLM을 사용하여 최신 데이터와 참조 근거(Top-K 결과 분할 Corpus)를 기반으로 정확한 응답을 생성합니다.
RAG의 이러한 특성은 정보의 신뢰도가 중요한 업무 환경(의료, 금융, 법률 등)에서 유용하며, 도메인 특화 데이터를 대상으로 신속한 정보 검색을 할 수 있는 가능성을 열어줍니다. 기업 내부 정보를 챗GPT에 질문하였을 때 겪는 할루시네이션 없이 근거 자료와 함께 가장 정확한 응답을 신속하게 검색할 수 있습니다.
RAG를 최적화하기 위해 LLMOps가 꼭 필요한 이유
1. 데이터 파이프라인 관리
RAG는 실시간 데이터 연결과 높은 자원 활용을 요구하기 때문에 안정적인 운영과 최적화를 위해 체계가 필요합니다. LLMOps(Large Language Model Operations)는 데이터의 품질 유지, 검색 과정에서의 데이터 중복이나 정합성 문제를 방지 등 체계적인 파이프라인을 제공하여 최신 데이터를 안정적으로 공급할 수 있도록 지원합니다.
2. 운영 비용 최적화
RAG의 검색과 생성 과정은 높은 컴퓨팅 자원을 요구하기 때문에 운영 비용이 크게 증가할 수 있습니다. LLMOps는 양자화(Quantization)와 오토스케일링(Auto-Scaling) 기술을 통해 자원 활용도를 최적화하여, 비용 부담을 효율적으로 줄여줍니다. 이를 통해 기업은 RAG의 성능을 유지하면서도 운영 비용을 관리할 수 있습니다.
3. 성능 모니터링 및 최적화
RAG의 검색 정확성과 응답 품질은 모델의 성능에 크게 의존합니다. 따라서 LLMOps는 실시간으로 모니터링 도구를 통해 성능 상태를 점검하고, 워크로드를 조율하며, 성능 저하나 장애 발생 시 신속하게 대응할 수 있는 체계를 제공하여 RAG가 안정적으로 작동할 있도록 지원합니다.
4. 보안 및 규제 준수
LLMOps는 데이터 접근 제어, 개인정보 보호, 규제 준수를 지원하는 체계를 통해 보안 리스크를 최소화합니다. 이는 특히 금융, 의료와 같이 규제가 엄격한 산업에서 중요합니다.
5.RAG 환경의 확장성과 유연성 확보
RAG는 도메인 특화 데이터를 활용하거나 다양한 데이터 소스와 통합할 때 더욱 효과적으로 동작합니다. LLMOps는 모듈형 설계와 자동화된 데이터 업데이트를 지원하여, RAG 환경을 확장 가능하게 하고, 다양한 요구 사항에 맞춰 커스터마이징할 수 있는 유연성을 제공합니다.
RAG는 LLM의 한계를 보완하며 최신 정보와 도메인 특화 데이터를 기반으로 신뢰성 높은 응답을 제공합니다. 하지만 이러한 기술이 효과적으로 작동하기 위해서는 LLMOps의 지원이 필수적입니다. LLMOps는 데이터 품질 관리, 운영 비용 절감, 성능 모니터링, 보안 유지, 확장성 확보와 같은 운영 요소를 체계적으로 관리하여 RAG 기술의 잠재력을 최대한으로 높일 수 있습니다.
RAG는 LLM의 한계를 보완하며 최신 정보와 도메인 특화 데이터를 기반으로 신뢰성 높은 응답을 제공합니다. 하지만 이러한 기술이 효과적으로 작동하기 위해서는 LLMOps의 지원이 필수적입니다. LLMOps는 데이터 품질 관리, 운영 비용 절감, 성능 모니터링, 보안 유지, 확장성 확보와 같은 운영 요소를 체계적으로 관리하여 RAG 기술의 잠재력을 최대한으로 높일 수 있습니다.
RAG와 LLMOps는 대규모 언어 모델 시대에서 기업이 정보 활용 능력을 강화하고 변화하는 시장 환경에 유연하게 대응할 수 있는 강력한 조합입니다. 두 기술의 통합은 최신성과 신뢰성을 요구하는 다양한 산업에서 중요한 기반이 될 것이며, 효율적이고 안정적인 AI 운영을 가능하게 합니다. RAG를 도입을 고려하는 기업에게 LLMOps는 신뢰성과 효율성을 보장하기 위한 필수 도구입니다.