피드로 돌아가기
Dev.toAI/ML
원문 읽기
RAG 아키텍처를 통한 LLM 할루시네이션 제거 및 도메인 특화 지식 정밀 구현
Beyond ChatGPT: Understanding the Core Building Blocks of Generative AI
AI 요약
Context
LLM API 호출만으로는 기업 내부 데이터 접근 불가 및 학습 데이터 기반의 Hallucination 발생 문제 직면. 기존 RNN/LSTM 구조의 순차적 처리 방식에 따른 Long-term Dependency 손실 및 컨텍스트 유지 한계 존재.
Technical Solution
- Transformer 기반 Self-attention 메커니즘 도입을 통한 토큰 간 병렬 관계 분석 및 문맥 파악 효율 최적화
- 텍스트 데이터를 고차원 벡터로 변환하는 Embedding 기술을 통한 키워드 매칭 한계 극복 및 Semantic Search 구현
- 외부 Vector Database에서 관련 문서를 추출하여 프롬프트에 주입하는 RAG 아키텍처 설계를 통한 답변 근거 확보
- Token 단위의 비용 산정 및 Context Window 제약을 고려한 프롬프트 최적화로 운영 비용 절감 및 지연 시간 단축
- '질의 Embedding -> Vector DB 검색 -> 컨텍스트 기반 생성'으로 이어지는 파이프라인 구축을 통한 데이터 최신성 유지
실천 포인트
1. API 비용 및 Latency 최적화를 위해 토큰 사용량 모니터링 및 프롬프트 길이 제어 로직 적용 여부 검토
2. 단순 키워드 검색 대신 Embedding 기반의 Vector Search 도입을 통한 검색 정확도 향상 고려
3. 최신성 및 보안이 중요한 내부 데이터 처리 시 모델 재학습 대신 RAG 패턴 적용 검토
4. 모델의 Context Window 크기에 따른 청크(Chunk) 분할 전략 및 컨텍스트 주입 최적화 수행