본문 바로가기

인공지능

 (198)
앤트로픽의 새로운 비밀 무기: Contextual Retrieval로 LLM의 한계를 넘어서다 인공지능 모델이 특정 맥락에서 유용하게 사용되기 위해서는 배경 지식에 대한 접근이 필요합니다. 예를 들어, 고객 지원 챗봇은 해당 비즈니스에 대한 지식이 필요하며, 법률 분석 봇은 방대한 과거 사례에 대한 정보를 알아야 합니다.개발자들은 일반적으로 **RAG(Retrieval-Augmented Generation)**를 사용하여 AI 모델의 지식을 향상시킵니다. RAG는 지식 베이스에서 관련 정보를 검색하여 사용자의 프롬프트에 추가함으로써 모델의 응답을 크게 개선하는 방법입니다. 그러나 전통적인 RAG 솔루션은 정보를 인코딩할 때 맥락을 제거하는 경향이 있어, 시스템이 지식 베이스에서 관련 정보를 검색하지 못하는 경우가 종종 발생합니다.이 글에서는 RAG의 검색 단계를 획기적으로 개선하는 방법을 소개합니..
출처까지 알려주는 혁신적 AI 검색 엔진, Perplexity AI의 모든 것 인공지능(AI) 검색 엔진의 개념인공지능 검색 엔진은 전통적인 키워드 기반의 검색 방식을 넘어, 사용자의 질문을 이해하고 자연어 처리를 통해 정확하고 포괄적인 답변을 제공합니다. 이러한 엔진은 대규모 언어 모델을 활용하여 방대한 인터넷 정보 중에서 사용자에게 가장 유용한 정보를 대화형으로 제공합니다.Perplexity AI란 무엇인가?Perplexity AI는 AI 기반의 혁신적인 검색 엔진으로, 사용자에게 정확하고 신뢰할 수 있는 답변을 제공합니다. 질문을 입력하면 인터넷을 실시간으로 검색하여 종합적인 답변과 함께 출처를 제공합니다. 이를 통해 사용자는 필요한 정보를 빠르고 효율적으로 얻을 수 있습니다.Perplexity AI의 특징단일 포괄적 답변 제공: 여러 링크를 탐색할 필요 없이, 필요한 모든 ..
LangGraph로 쉽게 구현하는 RAG 파이프라인: LLM 정확도를 높이는 비결 최근 자연어 처리 분야에서 대규모 언어 모델(LLM)의 활용이 증가하면서, Retrieval-Augmented Generation(RAG)이 주목받고 있습니다. 그러나 RAG를 단순히 단방향으로 한 번만 처리하면 여러 제약 사항이 발생하며, LLM의 정확도도 떨어질 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 순환 처리 및 재처리가 중요하며, 이를 손쉽게 구현할 수 있는 도구로 LangGraph가 등장했습니다. 이번 블로그에서는 LangGraph의 핵심 개념과 이를 활용한 RAG 파이프라인 구현 방법을 자세히 살펴보겠습니다.왜 순환 처리와 재처리가 필요한가?단방향 RAG 처리에서는 사용자 입력에 대해 한 번의 검색과 생성만 이루어집니다. 하지만 복잡한 질문이나 문맥이 필요한 경우, 단순한 한 번의 처리로는..
LangChain에서 효율적인 검색을 위한 다중 Retriever전략 Retriever는 LangChain 프레임워크에서 중요한 역할을 하며, 필요한 정보를 효율적으로 검색하는 데 사용됩니다. 이 글에서는 다양한 Retriever 전략, 특히 Multi-Query Retriever와 Ensemble Retriever를 살펴보고, 이를 어떻게 활용할 수 있는지에 대해 설명하겠습니다. 또한 LongContext Reorder와 Multi-Vector Retriever, ContextualCompressor, LLMChainFilter와 같은 고급 검색 기법에 대해서도 간단히 소개하겠습니다.Retriever의 역할LangChain의 Retriever는 주어진 질문에 대한 관련 문서나 정보를 검색하는 기능을 담당합니다. 단순한 키워드 기반 검색에서 벗어나, 문서의 맥락을 고려하여..
텍스트를 벡터로 변환하는 비밀: LangChain Embedding의 세계 인공지능과 자연어 처리(NLP) 분야에서 텍스트 데이터를 벡터(숫자)의 형태로 변환하는 과정, 즉 **임베딩(Embedding)**은 매우 중요한 작업입니다. 이 과정은 텍스트의 의미를 수치화하여 모델이 문맥을 이해하고 처리할 수 있게 해줍니다. 이번 블로그에서는 임베딩이 무엇이며, 왜 필요한지, 그리고 LangChain에서 사용 가능한 주요 임베딩 기법에 대해 알아보겠습니다. 또한 효율적인 임베딩 관리 방법에 대한 팁도 함께 다룹니다.임베딩이란 무엇이며, 왜 중요한가?임베딩은 텍스트(문장, 단어 등)를 고차원 벡터 공간의 점으로 변환하는 과정을 말합니다. 이를 통해 문장 간의 의미적 유사성을 수치화할 수 있습니다. 예를 들어, "강아지"와 "고양이"는 서로 다른 단어지만, 임베딩 벡터 상에서는 비슷한 ..
문서를 효과적으로 나누는 방법: LangChain TextSplitter 활용하기 문서 분석 및 처리는 자연어 처리(NLP)에서 중요한 요소 중 하나입니다. 특히, 문서가 너무 길어 LLM (Large Language Model)이 한 번에 처리할 수 없을 때, 적절한 크기로 문서를 분할하는 것은 필수적입니다. LangChain에서는 이러한 문서 분할 작업을 돕기 위해 여러 가지 TextSplitter를 제공합니다. 이 블로그에서는 왜 문서를 분할해야 하는지, 그리고 LangChain에서 제공하는 주요 TextSplitter와 그 사용법을 소개하겠습니다.TextSplitter란 무엇인가요?TextSplitter는 문서를 작은 단위로 나누는 도구입니다. 모델이 처리할 수 있는 최대 토큰 수를 넘지 않도록 문서를 나누는 것이 주 역할입니다. 이러한 분할 작업이 없다면, LLM은 긴 문서를..
AI 혁신의 새로운 기준, LLMOps와 Dify의 강력한 솔루션 살펴보기 1. LLMOps 소개: AI 운영의 혁신LLMOps는 "대형 언어 모델 운영"을 뜻하는 용어로, 인공지능(AI) 모델을 실제 환경에서 효율적으로 관리하고 운영하기 위한 일련의 절차 및 도구를 의미합니다. 이는 AI 모델을 연구단계에서 실사용으로 옮기는 과정에서 발생하는 문제들을 해결하고, 모델의 성능을 유지 및 개선하기 위해 필요한 다양한 작업들을 포괄합니다. 특히, LLMOps는 AI 모델의 배포, 모니터링, 유지보수, 업데이트 등 복잡한 과정들을 자동화하고 효율화하는 데 초점을 맞추고 있습니다.2. LLMOps가 왜 필요한가?AI 모델의 발전은 눈부시지만, 이를 실제로 비즈니스 환경에 도입하고 관리하는 일은 매우 까다롭습니다. 다음과 같은 이유에서 LLMOps는 필수적입니다:복잡성 관리: 대형 언어..
LangChain에서 PDF 파일을 불러오는 최고의 방법: Loader 소개와 사용법 LangChain은 다양한 PDF 파일 형식을 처리하기 위한 여러 PDF Document Loader를 제공합니다. 이 문서에서는 LangChain의 다양한 PDF Loader를 소개하고, 각 Loader의 장점과 특징, 그리고 어떻게 사용하는지에 대해 다룹니다. 특히 LangChain의 DocumentLoader 인터페이스를 활용하면 다양한 Loader를 동일한 방식으로 사용할 수 있다는 장점이 있어, 코드의 유지보수성이 높고 모듈 교체가 쉽다는 점을 설명하겠습니다.LangChain의 DocumentLoader가 주는 이점LangChain의 DocumentLoader는 파일을 처리할 때 다양한 소스에서 데이터를 불러올 수 있는 통일된 인터페이스를 제공합니다. 이를 통해 사용자는 필요한 Loader만 선..

티스토리툴바