ChatGPT와 생성형 AI를 활용한 콘텐츠 제작 가이드 – 접지(Grounding)

접지란 무엇인가요?

접지란, 특정 정보에 대한 대응과 관련하여 LLM을 특정 용도로 제공하는 과정입니다. LLM은 방대한 양의 데이터에 대해 훈련받았지만, 이 데이터가 항상 최신이거나 정확하지 않을 수 있습니다. 접지를 통해 우리는 LLM에 추가적인 컨텍스트나 최신 정보를 제공하여 보다 정확한 답변을 얻을 수 있습니다.

접지의 필요성

일반적으로 우리는 LLM을 풍부한 지식을 가진 도구로 생각합니다. 그러나 LLM이 항상 정확한 정보를 제공하는 것은 아닙니다. 예를 들어, GPT-3.5는 2021년 9월까지의 데이터로 훈련되었기 때문에 그 이후의 정보는 반영되지 않습니다. 이로 인해 발생하는 문제를 해결하기 위해 접지 기술이 필요합니다.

접지를 통해 우리는 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다:

• 정확도 향상: 접지를 통해 LLM이 보다 정확한 정보를 제공하도록 할 수 있습니다.

• 최신 정보 반영: 최신 정보를 제공하여 LLM의 응답이 항상 최신 상태를 유지하도록 할 수 있습니다.

• 민감한 데이터 활용: 회사 내부 문서와 같은 민감한 데이터를 접지하여 LLM이 이를 기반으로 응답하도록 할 수 있습니다.

접지의 일반적인 사용 사례

접지는 여러 가지 상황에서 유용하게 사용될 수 있습니다. 그 중 몇 가지를 소개하겠습니다:

• 웹 검색 및 질문-응답 인터페이스: 웹 검색 결과를 접지하여 LLM이 최신 정보를 제공할 수 있습니다. 예를 들어, Google의 Generative Search Experience, Microsoft Bing Chat, Claude AI 등의 사례가 있습니다.

• 회사 내부 데이터 활용: Microsoft Copilot이나 Google Duet AI와 같은 도구는 회사 내부 데이터를 접지하여 보다 정확한 응답을 제공할 수 있습니다.

접지의 구현 방법

접지는 일반적으로 두 가지 방식으로 구현될 수 있습니다: 간단한 RAG 모델과 전처리 모델.

간단한 RAG 모델

RAG(Retrieval Augmented Generation) 모델은 쿼리에 대한 컨텍스트를 구축하고, 이를 기반으로 LLM에 제공하여 응답을 생성합니다. 예를 들어, 사용자가 특정 정보를 요청하면, 시스템은 관련 데이터를 검색하여 이를 LLM의 컨텍스트로 포함시킵니다. 이를 통해 보다 정확한 응답을 얻을 수 있습니다.

간단한 RAG 모델 예시

• 사용자 쿼리: 사용자가 “2024년 올림픽 개최지는 어디인가요?”라는 질문을 합니다.

• 정보 검색: 시스템은 최신 뉴스를 검색하여 “2024년 올림픽은 파리에서 개최됩니다.”라는 정보를 찾습니다.

• 컨텍스트 구축: 검색된 정보를 LLM의 컨텍스트로 포함시킵니다.

• 응답 생성: LLM은 “2024년 올림픽은 파리에서 개최됩니다.”라는 정확한 응답을 생성합니다.

전처리 모델

전처리 모델은 문서를 청크로 분할하고, 이를 벡터 데이터베이스에 저장하여 필요할 때 검색합니다. 이 방법은 RAG 모델보다 더 효율적이며, 관련성 높은 정보를 빠르게 제공할 수 있습니다.

• 문서 청크화: 회사의 제품 매뉴얼을 여러 청크로 분할합니다.

• 벡터화 및 저장: 각 청크를 벡터화하여 벡터 데이터베이스에 저장합니다.

• 사용자 쿼리: 사용자가 “제품의 초기 설정 방법은 무엇인가요?”라는 질문을 합니다.

• 정보 검색: 벡터 데이터베이스에서 관련 청크를 검색합니다.

• 컨텍스트 구축: 검색된 청크를 LLM의 컨텍스트로 포함시킵니다.

• 응답 생성: LLM은 “제품의 초기 설정 방법은 다음과 같습니다…”라는 정확한 응답을 생성합니다.

이 과정에서 전처리 모델은 미리 벡터화된 청크를 검색하여 빠르고 정확한 응답을 제공합니다.

임베딩(Embedding) 기술

임베딩(Embedding) 기술은 텍스트 내에서 유사성을 찾고 관련성을 추출하는 방법입니다. 이 기술은 LLM의 성능을 향상시키기 위한 중요한 전처리 단계로 널리 사용되고 있습니다.

임베딩은 단순히 단어를 벡터로 변환하여 단어 간의 의미적 유사성을 파악하는 과정입니다. 벡터는 수학적으로 다차원 공간에서의 점을 나타내며, 임베딩을 통해 단어 간의 관계를 수치화할 수 있습니다.

예를 들어, “오바마가 일리노이 주에서 언론에 말한다”라는 문장과 “대통령이 시카고에서 기자들에게 인사한다”라는 문장을 비교해 봅시다. 이 두 문장은 다르게 표현되었지만, 실제로는 매우 유사한 의미를 가지고 있습니다. 임베딩 기술을 사용하면 이러한 유사성을 벡터 공간에서 쉽게 파악할 수 있습니다.

임베딩의 작동 원리

• 단어 벡터화: 각 단어를 고정된 크기의 벡터로 변환합니다. 이 벡터는 다차원 공간에서의 위치를 나타내며, 단어 간의 의미적 유사성을 반영합니다.
  • 예: “오바마”와 “대통령”, “일리노이”와 “시카고”는 유사한 의미를 가지므로 벡터 공간에서 가까운 위치에 있습니다.

• 문장 벡터화: 문장의 모든 단어 벡터를 조합하여 문장 벡터를 생성합니다. 이 벡터는 문장의 전체적인 의미를 나타냅니다.
  • 예: “오바마가 일리노이 주에서 언론에 말한다”라는 문장의 벡터는 각 단어 벡터의 합이나 평균으로 계산될 수 있습니다.

• 유사성 계산: 두 문장의 벡터 간의 거리를 계산하여 유사성을 평가합니다. 거리가 가까울수록 두 문장의 의미가 유사하다는 것을 의미합니다.
  • 예: “오바마가 일리노이 주에서 언론에 말한다”와 “대통령이 시카고에서 기자들에게 인사한다”의 벡터 거리는 매우 가깝습니다.

임베딩의 활용 사례

임베딩 기술은 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다:

• 검색 엔진: 사용자의 쿼리와 유사한 문서를 찾기 위해 임베딩을 사용합니다. 예를 들어, 사용자가 “일리노이 주에서의 연설”을 검색하면, 임베딩을 통해 유사한 의미의 문서를 검색 결과에 포함시킬 수 있습니다.

• 자연어 처리(NLP): 텍스트 분류, 감정 분석, 질문 답변 시스템 등 다양한 NLP 작업에서 임베딩을 사용하여 텍스트의 의미를 파악하고 처리합니다.

• 추천 시스템: 사용자의 과거 행동을 임베딩하여 유사한 아이템을 추천합니다. 예를 들어, 사용자가 특정 영화를 좋아하면, 임베딩을 통해 유사한 영화를 추천할 수 있습니다.

접지의 한계

접지에는 몇 가지 한계가 있습니다:

• 컨텍스트 창 크기: LLM의 컨텍스트 창 크기는 제한적일 수 있습니다. 예를 들어, GPT-3의 경우 최대 4,000자까지 처리할 수 있습니다.

• 정보의 순서: 정보를 잘못된 순서로 제공하면 LLM이 올바르게 이해하지 못할 수 있습니다.

• 형식 지정: 컨텍스트의 형식이 잘못되면 출력 결과가 달라질 수 있습니다.

접지의 절충점

접지(Grounding) 기술은 LLM의 정확도를 향상시키는 매우 강력한 도구이지만, 이는 몇 가지 절충점을 동반합니다. 속도, 비용, 정확도 사이에서 균형을 맞추는 것이 매우 중요합니다.

접지 기술을 도입하면 처리 과정이 추가되므로 응답 시간이 느려질 수 있습니다. 예를 들어, 웹 검색 결과를 기반으로 답변을 생성하는 경우, 검색과 데이터 처리 시간이 추가됩니다. 따라서 실시간 응답이 중요한 애플리케이션에서는 접지 기술의 사용이 제한될 수 있습니다. 또한, 접지 기술을 적용하면 더 많은 컴퓨팅 리소스가 필요하게 됩니다. 이는 클라우드 컴퓨팅 비용 증가로 이어질 수 있으며, 특히 대규모 데이터 세트를 처리하는 경우 비용이 상당히 높아질 수 있습니다. 접지를 위한 인프라 구축과 유지보수에도 추가 비용이 발생합니다.

접지 기술은 정확도를 높이는 데 매우 효과적이지만, 잘못된 데이터나 순서 오류로 인해 오히려 부정확한 결과를 초래할 수 있습니다. 예를 들어, 접지 과정에서 제공된 정보가 부정확하거나 최신 정보가 아닌 경우, LLM이 잘못된 답변을 생성할 수 있습니다. 따라서 접지를 위한 데이터의 품질 관리가 중요합니다.

접지는 LLM의 성능을 극대화하기 위한 중요한 기술입니다. 이를 통해 우리는 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 응답을 얻을 수 있습니다. 접지 기술을 잘 활용하여 여러분의 프로젝트에 더 나은 결과를 도출해 보세요.🚀

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