비즈니스 AI 마스터하기: RAG 및 CRAG를 사용하여 엔터프라이즈급 AI 플랫폼 구축

비즈니스에 AI 기술을 최대한 활용하는 방법을 알아보려면 가이드를 찾아보세요. 인공 지능을 책임감 있게 적용하려는 기업에 도움이 될 RAG 및 CRAG 통합, 벡터 임베딩, LLM 및 프롬프트 엔지니어링과 같은 사항에 대해 알아보세요.

기업을 위한 AI 지원 플랫폼 구축

기업 생성 인공 지능을 도입할 때 전략적 관리가 필요한 많은 비즈니스 위험에 직면하게 됩니다. 이러한 위험은 종종 상호 연관되어 있으며 규정 준수 문제로 이어지는 잠재적 편견부터 도메인 지식 부족까지 다양합니다. 주요 문제로는 평판 훼손, 법률 및 규제 표준 준수(특히 고객 상호 작용과 관련하여), 지적 재산권 침해, 윤리적 문제 및 개인 정보 보호 문제(특히 개인 또는 식별 가능한 데이터를 처리할 때) 등이 있습니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 RAG(검색 증강 생성)와 같은 하이브리드 전략이 제안됩니다. RAG 기술은 인공지능으로 생성된 콘텐츠의 품질을 향상시키고 기업의 인공지능 계획을 더욱 안전하고 신뢰할 수 있게 만들 수 있습니다. 이 전략은 지식 부족, 잘못된 정보 등의 문제를 효과적으로 해결하는 동시에 법적, 윤리적 지침을 준수하고 평판 훼손 및 비준수를 방지합니다.

검색 증강 생성(RAG)에 대해 알아보기

검색 증강 생성(RAG)은 다음의 정보를 통합하여 성능을 향상시키는 고급 접근 방식입니다. 기업의 지식 기반 AI 콘텐츠 제작의 정확성과 신뢰성. RAG를 요리의 기본에 대한 철저한 이해를 바탕으로 타고난 재능, 철저한 교육 및 창의적인 재능을 갖춘 마스터 셰프라고 생각하세요. 특이한 향신료를 사용하거나 새로운 요리에 대한 요청을 충족해야 할 때가 오면 요리사는 재료를 최대한 활용하기 위해 신뢰할 수 있는 요리 참고 자료를 참조합니다.

셰프가 다양한 요리를 만들 수 있는 것처럼 GPT, LLaMA-2 등의 인공지능 시스템도 다양한 주제에 대한 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 그러나 특히 새로운 요리를 다루거나 대량의 기업 데이터를 탐색할 때 상세하고 정확한 정보를 제공해야 할 때가 오면 정보의 정확성과 깊이를 보장하기 위해 특별한 도구를 사용합니다.

RAG의 검색 단계가 부족하면 어떻게 되나요?

CRAG는 RAG 설정의 안정성을 향상시키기 위해 고안된 교정 개입입니다. CRAG는 T5를 활용하여 검색된 문서의 관련성을 평가합니다. 기업에서 제공한 문서가 관련성이 없다고 판단되면 웹 검색을 사용하여 정보 격차를 메울 수 있습니다.

엔터프라이즈급 생성적 AI 솔루션을 위한 아키텍처 고려 사항

아키텍처는 기본적으로 데이터 수집, 쿼리 및 지능형 검색, 프롬프트 엔지니어링 생성, 빅 데이터 언어 모델이라는 세 가지 핵심 요소를 중심으로 구축되었습니다.

Data PhotographedIn: 첫 번째 단계는 회사 문서의 내용을 쉽게 쿼리할 수 있는 형식입니다. 이 변환은 다음 작업 순서에 따라 임베딩 모델을 사용하여 수행됩니다.

1. 데이터 세분화: Confluence, Jira 및 PDF와 같은 기업 지식 소스의 다양한 문서가 체계. 이 단계에는 문서를 관리 가능한 부분(종종 "청크"라고 함)으로 나누는 작업이 포함됩니다. 임베딩 모델:
2. 그런 다음 이러한 문서 청크를 임베딩 모델에 전달합니다. 임베딩 모델은 텍스트를 텍스트의 의미를 나타내는 숫자 형식(벡터)으로 변환하여 기계가 이해할 수 있게 만드는 신경망입니다. 인덱스 블록:
3. 임베딩 모델에 의해 생성된 벡터가 인덱싱됩니다. 인덱싱은 효율적인 검색을 용이하게 하는 방식으로 데이터를 구성하는 프로세스입니다. 벡터 데이터베이스:
4. 모든 벡터 임베딩을 벡터 데이터베이스에 저장합니다. 그리고 각 포함이 나타내는 텍스트를 다른 파일에 저장하고 해당 포함에 대한 참조를 포함해야 합니다.

쿼리 및 스마트 검색: 추론 서버는 사용자의 질문을 수신하면 동일한 모델을 사용하여 지식 베이스에 문서를 삽입하는 임베딩 프로세스를 통해 이를 벡터로 변환합니다. 그런 다음 벡터 데이터베이스를 검색하여 사용자의 의도와 밀접하게 관련된 벡터를 식별하고 LLM(대형 언어 모델)에 입력하여 컨텍스트를 풍부하게 합니다.

5.쿼리: 애플리케이션 및 API 레이어의 쿼리입니다. 쿼리는 정보를 검색할 때 사용자나 다른 애플리케이션이 입력하는 것입니다.

6.임베디드 쿼리 검색: 생성된 Vector.Embedding을 사용하여 벡터 데이터베이스의 인덱스에서 검색을 시작합니다. 벡터 데이터베이스에서 검색하려는 벡터 수를 선택하세요. 이 수는 문제 해결을 위해 컴파일하고 사용하려는 컨텍스트 수에 비례합니다.

7. 벡터(유사성 벡터): 이 프로세스는 쿼리 컨텍스트와 관련된 문서 덩어리를 나타내는 유사한 벡터를 식별합니다.

8.관련 벡터 검색:
벡터 데이터베이스에서 관련 벡터를 검색합니다. 예를 들어, 요리사의 맥락에서는 레시피와 준비 단계라는 두 가지 관련 벡터가 될 수 있습니다. 해당 조각이 수집되어 프롬프트와 함께 제공됩니다.

9. 관련 청크 검색: 시스템은 쿼리와 관련된 것으로 식별된 벡터와 일치하는 문서의 일부를 가져옵니다. 정보의 관련성이 평가되면 시스템은 다음 단계를 결정합니다. 정보가 완전히 일치하는 경우 중요도에 따라 순위가 지정됩니다. 정보가 올바르지 않으면 시스템은 해당 정보를 버리고 온라인에서 더 나은 정보를 찾습니다.

프롬프트 엔지니어링 및 LLM 생성: 프롬프트 생성 엔지니어링은 대규모 언어 모델이 올바른 답변을 제공하도록 안내하는 데 매우 중요합니다. . 여기에는 데이터 격차를 고려하는 명확하고 정확한 질문을 만드는 것이 포함됩니다. 이 프로세스는 진행 중이며 더 나은 대응을 위해 정기적인 조정이 필요합니다. 질문이 윤리적이고 편견이 없는지 확인하고 민감한 주제를 피하는 것도 중요합니다. 10. 프롬프트 엔지니어링:

그런 다음 검색된 청크를 원래 쿼리와 함께 사용하여 프롬프트를 생성합니다. 이 힌트는 쿼리 컨텍스트를 언어 모델에 효과적으로 전달하도록 설계되었습니다. 11. LLM(Large Scale Language Model):

엔지니어링 팁은 대규모 언어 모델로 처리됩니다. 이러한 모델은 수신된 입력을 기반으로 인간과 유사한 텍스트를 생성할 수 있습니다. 12. 답변:

마지막으로 언어 모델은 힌트에서 제공하는 컨텍스트와 검색된 청크를 사용하여 쿼리에 대한 답변을 생성합니다. 그런 다음 해당 답변은 애플리케이션 및 API 계층을 통해 사용자에게 다시 전송됩니다. 결론

이 블로그에서는 AI를 소프트웨어 개발에 통합하는 복잡한 프로세스를 탐색하고 CRAG에서 영감을 받은 엔터프라이즈 생성 AI 플랫폼 구축의 혁신적인 잠재력을 강조합니다. 적시 엔지니어링, 데이터 관리, 혁신적인 검색 증강 생성(RAG) 접근 방식의 복잡성을 해결함으로써 AI 기술을 비즈니스 운영의 핵심에 내장하는 방법을 설명합니다. 향후 논의에서는

지적 개발을 위한 생성적 인공 지능 프레임워크에 대해 더 자세히 조사하여 더 스마트하고 효율적인 개발 환경을 보장하기 위해 인공 지능 사용을 극대화하기 위한 특정 도구, 기술 및 전략을 검토할 것입니다. 출처 │

https://www.php.cn/link/1f3e9145ab192941f32098750221c602저자 │Venkat Rangasamy

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