대형 언어 모델(LLM)의 발전은 기업의 정보 검색과 생성 방식을 혁신했습니다. 기업들은 검색 증강 생성(RAG) 방식을 통해 필요한 정보를 보다 신속하고 정확하게 활용할 수 있게 되었는데요. 이제 LLM의 종류가 다양해지면서, 우리는 RAG 작업에 가장 적합한 모델을 선택해야 하는 새로운 기회와 과제에 직면하고 있습니다. 찬찬히 살펴볼까요?
검색 증강 생성(RAG)은 필요한 정보를 검색하고 생성하는 과정을 결합한 작업으로 고객 서비스, 법률 분석, 학술 연구 등 다양한 산업에서 빼먹을 수 없습니다. 정보 검색과 생성을 결합하여 정확하고 맥락에 맞는 응답을 제공하기 때문인데요. 고객 지원을 제공하는 챗봇이든, 방대한 문서를 분석하는 법률팀이든, RAG 시스템은 이러한 업무를 효율화하는 데 중요한 역할을 합니다.
그러나 RAG 작업이 복잡해짐에 따라 LLM의 신뢰성과 평가 방식이 중요해지고 있습니다. 다양한 외부 데이터를 활용하게 되면, 모델이 올바른 정보를 선택하고 신뢰성 있는 결과를 도출해야 하는데요. 이를 위해서는 LLM이 제공하는 응답의 정확성과 일관성을 평가하는 체계적인 방식이 필요합니다.
RAG 작업에서 효과적인 LLM을 확보하기 위해서는 다양한 상황에서 성능을 검증할 수 있는 평가 방법에 집중해야 합니다. 정확성, 토큰 사용량, 맥락 준수, 환각 발생률과 같은 평가 지표는 LLM의 신뢰성을 판단하는 데 중요한 역할을 합니다. 모델이 짧은 맥락부터 중간, 긴 맥락의 RAG 작업에서 임무를 얼마나 잘 수행하는지에 대해 알 수 있기 때문이지요.
단기 맥락 RAG(Short-Context RAG) 모델의 경우, ChainPoll과 같은 지표가 모델이 오류 없이 맥락을 준수하는 지를 평가합니다. 중기 맥락 RAG(Medium-Context RAG)와 장기 맥락 RAG(Long-Context RAG) 모델은 더 복잡한 평가 도구를 필요로 하며, 긴 시퀀스에서도 관련성과 정확성을 유지하는 모델의 성능에 중점을 둡니다.
적절한 평가 방법과 지표를 선택해야 특정 요구 사항에 가장 적합한 LLM을 식별할 수 있으며, 정보 검색과 생성의 품질을 보장할 수 있습니다.
RAG 작업은 모델이 처리하는 맥락(context)의 양에 따라 다음과 같이 분류할 수 있는데요:
- 단기 맥락 RAG (Short-Context RAG): 고객 서비스나 지식 기반 문의처럼 간결하고 빠른 응답이 필요한 상황에 이상적입니다. 보통 5,000 토큰까지 처리할 수 있어 라이브 채팅 시스템이나 기본 고객 상호작용에 적합합니다.
- 중기 맥락 RAG (Medium-Context RAG): 5,000에서 25,000 토큰 사이를 처리할 수 있으며, 학술 연구처럼 더 깊이 있는 작업에 적합합니다. 속도와 효율성을 유지하면서 더 많은 정보를 처리할 수 있습니다.
- 장기 맥락 RAG (Long-Context RAG): 최대 100,000 토큰을 처리할 수 있어 법률 문서 분석이나 대규모 데이터셋에서 보고서 생성과 같은 복잡한 작업에 적합합니다. 다만, 더 높은 연산 능력과 저장소가 필요하므로 비용이 더 많이 소요됩니다.
각 카테고리를 이해하고 적절한 평가 지표를 적용한다면 LLM이 요구 사항을 충족할 수 있어 보다 효과적인 비용 관리와 워크플로우 최적화가 가능합니다.
RAG 워크플로우에서 주요 비용 요소 중 하나는 벡터 데이터베이스입니다. 벡터 데이터베이스는 대규모 데이터를 빠르게 검색하는 데 유용하지만, 데이터셋이 커질수록 관리와 유지 비용이 함께 증가합니다. 따라서 방대한 RAG 작업을 수행하는 기업에게는 정확하고 효율적인 LLM이 필수적입니다. 만약 LLM의 결과가 부정확하거나 비효율적이라면, 검색을 반복하게 되거나 추가적인 데이터 처리가 필요해져 운영 비용이 크게 늘어날 수 있습니다.
이러한 문제를 해결하기 위해 최근 LCR 시스템이 주목받고 있습니다. LCR 모델은 한 번에 더 많은 정보를 처리할 수 있어, 벡터 데이터베이스에 의존하는 빈도를 줄여주지요. 덕분에 검색과 생성 과정에서 정확도와 효율성을 유지하면서도 운영 비용을 낮출 수 있게 됩니다.
효율성은 높이고 비용은 절감할 방법이 절실해지면서, 오픈소스(open-source) LLM이 RAG 작업에 인기있는 옵션으로 떠오르고 있습니다. 이유를 살펴볼까요?
- 맞춤화: 오픈소스 모델은 뛰어난 유연성을 제공합니다. 특정 요구에 맞게 조정할 수 있으며, 산업별 사용 사례에 최적화할 수 있습니다.
- 비용 효율성: 독점 모델은 종종 높은 라이선스 비용이 발생하지만, Llama-3-70b-Chat 모델과 같은 오픈소스 모델은 이러한 비용을 없애면서도 동등하거나 더 나은 성능을 제공합니다. 품질을 유지하면서 운영 비용을 크게 절감할 수 있지요.
- 보안 및 규정 준수: 엄격한 데이터 보안과 규정 준수 요구 사항이 필요한 산업이 많은데요. 오픈소스 LLM은 기업이 데이터 감사, 관리, 보안을 효과적으로 통제할 수 있도록 지원하여 안전한 데이터 관리를 돕습니다.
워크플로우를 최적화하고 운영 효율성과 신뢰성을 확보하기 위해서는 적합한 LLM을 통해 RAG 작업을 최적화해야 합니다. 이를 위해서는 모델 선택, 평가 지표, 오픈소스 솔루션의 잠재적 이점에 대한 깊은 이해가 필요하지요. 앞으로 LLM의 발전과 오픈소스 생태계의 확장은 더욱 다양한 선택지를 제공할 텐데요. 변화에 맞춰 지속해서 최신 기술을 도입하고, 최적화된 RAG 시스템을 구축해 나가야 합니다. 어디서부터 시작할지 막막하시다면, 셀렉트스타의 LLM/RAG 전문인력과 컨설팅을 통해 경쟁력을 높여보세요!
