RAG 검색 증강 생성 (Retrieval-Augmented Generation)
- 기업용 LLM 구현 위한 데이터 스택
- 데이터 스택은 기업 또는 조직의 비즈니스 여건 및 환경을 반영한 맥락 강화 LLM 구현에 활용될 수 있음
- RAG 스택 구성: 데이터 로딩, 처리, 임베딩, 벡터DB 로딩 요소
- 애플리케이션 구현 및 활용시, 질의 맥락 정보의 인출 및 요청을 위한 다운스트림 조율
RAG 스택과 ETL 스택 비교
- RAG 스택은 전통적인 데이터 처리를 위한 ETL 스택과 구분 필요
- RAG 스택 기반의 의사결정: LLM 시스템의 정확도에 직접적으로 영향을 미침
- 하지만, LLM은 여전히 블랙박스 환경: 사용자 또는 개발자는 정확성 또는 적절한 성능 발휘 여부를 확인하기 위한 테스트에 어려움
RAG 스택 구현의 주요 어려움
- 결과가 충분히 정확하지 않고 변동성이 있음
- 튜닝해야 하는 파라미터의 양이 매우 많고 관련성 불분명
- 기업 업무에 널리 활용되고 있는 PDF 문서 처리는 여전히 어려움 (부서별 복잡한 문서 구조, 문서내 정보 의미, 위치 제각각)
- 방대한 조직의 경우, 데이터 동기화는 큰 도전과제 (새로 추가되는 데이터에 대한 지속적인 동기화 노력, 투자 필요)
PDF 다운로드 | 기업용 LLM과 RAG 실무 활용 (27p / 4MB)
https://drive.google.com/file/d/13Z43kDU0WCfQLHVUzswMHDnkv4rto-5Z/view?usp=sharing
끝 | 감사합니다.
문의: 동준상.넥스트플랫폼 (naebon@naver.com)
