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인공지능

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Go 언어로 RAG(검색 증강 생성) 활용하여 LLM 어플리케이션을 더욱 스마트하게 구현하는 방법 최근 대형 언어 모델(LLM)의 성능이 발전하면서 인공지능(AI) 기반 어플리케이션의 가능성이 크게 확장되었습니다. 특히 검색 증강 생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation)은 LLM의 한계를 극복하고 더욱 스마트한 응답을 제공하기 위해 주목받고 있습니다. 본 글에서는 Go 언어를 사용하여 RAG를 활용한 LLM 어플리케이션을 구축하는 방법을 소개하고, 그 과정에서 발생할 수 있는 다양한 문제를 어떻게 해결할 수 있는지 살펴보겠습니다.RAG란 무엇인가?RAG는 LLM이 외부 데이터베이스에서 관련 정보를 검색한 후, 그 데이터를 바탕으로 답변을 생성하는 방식입니다. 이를 통해 모델은 더 정확하고 구체적인 정보를 제공할 수 있으며, 최신 데이터에 대한 접근성을 높일 수 있습니다...
AI 언어 모델의 한계를 넘는 비밀, RAG의 모든 것 최근 인공지능 분야에서 언어 모델의 성능을 획기적으로 향상시키는 기술로 **RAG(Retrieval-Augmented Generation)**가 주목받고 있습니다. 단순히 방대한 데이터를 학습하는 것을 넘어, 외부 지식과의 결합을 통해 더욱 정확하고 풍부한 응답을 제공하는 RAG는 과연 무엇일까요? 이번 블로그에서는 RAG의 개념부터 다양한 유형과 특징까지 상세하게 알아보겠습니다.RAG란 무엇인가?**RAG(Retrieval-Augmented Generation)**는 입력된 질문이나 문장에 따라 외부 지식 베이스에서 관련 정보를 검색하고, 이를 기반으로 언어 모델이 응답을 생성하는 기술입니다. 기존 언어 모델이 자체적으로 학습한 데이터에 의존했다면, RAG는 외부 지식을 활용함으로써 더 정확하고 최신의..
ReAct: LLM의 새로운 패러다임, 이유와 행동을 결합하다! ReAct란 무엇인가? 어떻게 탄생하게 되었는지에 대한 배경ReAct는 Reasoning과 Acting의 결합을 통해 대형 언어 모델(LLM)을 더욱 효과적으로 활용하는 새로운 프롬프트 기법입니다. ReAct는 LLM이 문제 해결 과정에서 **사고(Reasoning)**와 **행동(Acting)**을 번갈아 생성하게 하여, 두 가지 능력을 조화롭게 발휘하도록 설계되었습니다. 전통적인 LLM은 사고와 행동을 분리하여 사용했지만, 이로 인해 종종 오류나 비현실적인 정보를 생성하는 한계가 있었습니다. ReAct는 이를 해결하고, 외부 환경과의 상호작용을 통해 더 신뢰할 수 있는 결과를 도출하고자 만들어졌습니다​.이 접근 방식은 인간의 문제 해결 과정에서 영감을 받았습니다. 요리를 할 때처럼, 사람은 행동하기 ..
AI는 어떻게 추론할까? - CoT (Chain of Thought) 기법의 혁명 1. CoT가 나온 배경 및 주요 아이디어AI와 자연어 처리(NLP) 분야에서 모델의 성능을 높이기 위해 모델 크기를 확장하는 것은 일반적인 전략이었습니다. 특히 수십억 개의 파라미터를 가진 대형 언어 모델들은 감성 분석이나 주제 분류와 같은 단순한 작업에서 우수한 성과를 보였습니다. 하지만 논리적 추론, 수학적 문제 해결, 상식적 추론과 같은 복잡한 다단계 문제에서는 모델 크기만으로는 한계가 드러났습니다.이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 Chain of Thought (CoT) 기법입니다. CoT는 모델이 사람처럼 사고의 흐름을 통해 문제를 풀 수 있도록 도와줍니다. 즉, 한 번에 전체 문제를 해결하려고 하지 않고, 문제를 여러 단계로 나눠서 해결하는 방법을 사용하는 것입니다. CoT는 모델이 ..
LangChain과 Redis로 RAG 구현하기: 빠르고 효율적인 AI 애플리케이션 개발의 비밀 1. 서론: RAG와 Redis의 중요성오늘날 AI 애플리케이션에서 **Retrieval-Augmented Generation (RAG)**는 사용자에게 더 정확하고 컨텍스트에 맞는 응답을 제공하기 위해 필수적인 기술입니다. 특히 대규모 언어 모델(LLM)을 사용할 때, RAG는 정보를 검색하고 생성하는 과정에서 효율성을 높이는 중요한 방법입니다. 하지만 RAG 시스템은 대량의 데이터를 처리할 때 성능 문제를 겪을 수 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 Redis를 활용한 LangChain 패키지가 등장했습니다.LangChain은 다양한 AI 도구와의 통합을 지원하는 오픈소스 프레임워크로, 최근 Redis와의 통합을 통해 더욱 빠르고 스마트한 AI 애플리케이션을 구축할 수 있는 강력한 도구를 제공하고 있..
DataGemma: AI의 환각 문제를 해결하는 새로운 접근법과 데이터 통합 AI 모델의 발전과 환각 문제대형 언어 모델(LLMs)은 텍스트에서 정보를 추출하고 새로운 창의적 방향을 제시하며 코드 작성까지 가능한 수준으로 발전하고 있습니다. 그러나 AI 모델이 때때로 자신감 있게 잘못된 정보를 제시하는 '환각(hallucination)' 현상은 여전히 큰 문제로 남아 있습니다. 이 현상은 특히 AI가 사실 기반의 데이터를 생성해야 할 때 발생할 수 있으며, 이는 사용자의 신뢰성을 저해하는 주요 요인 중 하나입니다.이러한 문제를 해결하기 위해 OpenAI는 DataGemma라는 혁신적인 모델을 발표했습니다. DataGemma는 신뢰할 수 있는 실제 통계 정보에 모델을 연결하여 환각 현상을 줄이는 것을 목표로 한 새로운 접근법입니다. 이 모델은 Google의 Data Commons에..
AI가 '생각'하기 시작했다? OpenAI o1의 혁신 o1 모델 소개OpenAI의 o1 시리즈는 복잡한 추론 능력을 강화하기 위해 설계된 대규모 언어 모델입니다. 이 모델은 응답을 생성하기 전에 내부적으로 긴 시간 동안 생각하는 과정을 거칩니다. 이를 통해 이전 모델들보다 과학, 코딩, 수학 분야에서 더 어려운 문제들을 효과적으로 해결할 수 있습니다.주요 성능 지표코딩 능력: Codeforces 대회에서 상위 89번째 백분위수에 해당하는 성과를 달성했습니다.수학 능력: 국제 수학 올림피아드(IMO) 예선에서 GPT-4o 모델은 문제의 13%를 해결한 반면, o1 모델은 **83%**를 해결했습니다.과학 분야: 물리학, 화학, 생물학 등에서 박사 수준의 정확도를 보여주었습니다.o1 시리즈 모델의 특징깊이 있는 내부 추론 과정o1 모델은 CoT 기법을 내부적으..
Langchain으로 인공지능 챗봇 만들기: 메모리를 활용한 자연스러운 대화 유지 비법 Langchain은 인공지능(Large Language Model, LLM) 기반의 애플리케이션을 개발하는 데 강력한 도구를 제공합니다. 그중에서도 Memory 기능은 사용자가 이전에 한 말을 기억하고, 자연스러운 대화를 이어나가는 데 필수적입니다. 이번 글에서는 Memory의 중요성과 필요성을 설명하고, Langchain에서 사용할 수 있는 다양한 메모리 종류와 각각의 활용 방법을 살펴보겠습니다. 특히 ConversationBufferMemory, ConversationBufferWindowMemory, ConversationTokenBufferMemory, ConversationSummaryBufferMemory에 대해 간단한 코드 예시와 함께 알아보겠습니다.Memory의 중요성과 필요성챗봇을 만들 ..

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