[이진규의 AI 이야기] ChatGPT등 LLM의 한계를 극복하는 RAG 챗봇 - 한성대 겸임교수

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[이진규의 AI 이야기] ChatGPT등 LLM의 한계를 극복하는 RAG 챗봇

칼럼요약

ChatGPT 이후 인공지능(AI) 기술의 발전은 우리의 일상과 비즈니스를 혁신적으로 변화시키고 있으며, 특히 텍스트 생성 LLM(거대언어모델) 기술은 크게 발전하였지만, 데이터 편향, 잘못된 정보 생성, 최신 정보 반영의 어려움, 비용 문제, 데이터 보안 등 여러 한계가 존재합니다. 이를 극복하기 위해 검색 증강 생성(RAG) 기술이 개발되었으며, RAG 챗봇은 외부 데이터를 검색하여 최신 정보를 제공하고 보안을 유지하면서 효율성을 높일 수 있습니다. 

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 ChatGPT 이후: LLM의 눈부신 발전

ChatGPT 이후 인공지능(AI) 기술의 발전은 우리의 일상과 비즈니스를 혁신적으로 변화시키고 있습니다. 특히, 텍스트를 생성하는 LLM(거대언어모델) 기술은 연산 능력과 데이터 처리 속도의 급격한 발전을 통해 인간 텍스트와 구분이 어려울 정도로 비약적인 발전을 하고 있습니다. 

비즈니스에서 쓰이는 LLM의 한계들

LLM의 성능이 크게 향상되었지만, 기업들이 이를 비즈니스에 적극 활용하는 데는 여전히 여러 가지 한계가 있습니다.  우선 LLM이 특정 데이터셋에만 편향되어 학습된다면 공정성과 신뢰성을 해칠 우려가 있습니다. 대표적으로 아마존의 백인과 흑인 차별 채용 사례가 있습니다. 그리고 잘못된 정보를 생성을 하기도 하고 LLM은 특정 시점까지의 데이터로만 학습되어 최신 정보를 반영하지 못하는 점도 문제가 됩니다. 한, 외부 지식 데이터를 이용할 때 프롬프트 입력 양의 한계 및 비용 문제도 발생합니다. 이는 빠르게 변화하는 시장 상황에서 큰 약점이 될 수 있습니다.

가장 큰 문제는 데이터 보안 문제로 인한 기업 내부 데이터 활용의 어려움입니다. LLM은 데이터 유출 우려가 있어 내부 데이터를 안전하게 사용하기 어렵습니다. 

LLM의 한계를 극복하기 위한 방법 RAG 챗봇

기존 LLM의 한계를 극복하기 위해 맞춤형 AI들이 개발되고 있는데요. LLM 맞춤형 설계 기술 중 하나가 바로 검색 증강 생성(RAG) 기술입니다.  RAG 기술은 기존 LLM에 외부 정보를 검색하는 기능을 추가해서 더 정확하고 신뢰할 수 있는 답변을 제공합니다. 이는 AI가 학습하지 않은 최신 정보를 제공할 수 있는 장점이 있습니다. 예를 들어, 고객 서비스(CS)에서 RAG 챗봇은 최신 제품 설명서와 지원 문서를 검색하여 고객에게 문제 해결 방법을 빠르게 알려줄 수 있습니다.

빅데이터 분석으로 살펴본 RAG 챗봇 기사

필자는  네이버 포털에서 "RAG챗봇"을 키워드로 하여 2023-2024년 간 RAG챗봇과 관련한 언론기사를 수집한 후  빅데이터로 분석하여 RAG챗봇에 대한  인식을 살펴보았습니다

다음은 RAG 챗봇에 대한 언론 보도를 수집하고, 관련 단어를 추출하여 연결망을 그린 결과입니다

2023-2024년 언론기사에서 보도한 RAG 챗봇 기술 관련 단어

("AI" 중심단어) 2023-2024년 언론기사에서 보도한 RAG 챗봇 기술 관련 단어

필자가 빅데이터 분석을 통해 알아본 RAG 챗봇 기술에 대한 인사이트는 다음과 같습니다.

'생성형 AI'와 '인공지능'이 중심으로 '검색 증강'과 '데이터'와 밀접한 연결성이 나타나는 것이 돋보입니다. RAG 챗봇은 외부 데이터를 검색해 정확하고 신뢰할 수 있는 답변을 생성하는 기술입니다.

'클라우드'와 '기반', '데이터' 등의 단어들이 강하게 연결되어 있는데, 이는 현재 RAG 챗봇 기술이 외부 클라우드 서버에 데이터를 저장하고, LLM(대형 언어 모델)이 이를 검색하는 방식으로 운영된다는 것을 의미합니다. 이러한 방식은 외부 데이터를 쉽게 관리하고 활용할 수 있게 해주어, 더 정확하고 신뢰할 수 있는 답변을 제공합니다.

또한, '데이터 기반', 'AI 학습', '보안' 같은 키워드도 높은 연결성을 보입니다. 이는 RAG 챗봇이 최신 데이터를 활용하면서도 보안을 중요시하며, 기업의 다양한 요구를 충족시키기 위해 발전하고 있음을 나타냅니다.

"이외에도 'sLLM', '모델', '개발'과 같은 키워드도 높은 연결성을 보입니다. 현재 RAG 챗봇 기술에서는 sLLM(Small Large Language Model) 기술들이  사용되고 있습니다. sLLM은 파라미터 수를 줄여 더 가볍게 만든 모델로, 꼭 필요한 부분에만 특화되어 있습니다. 이는 LLM과 비슷하지만 더 작은 규모로, 특정 작업에 최적화되어 효율성을 높인 것이 특징입니다. 연산 작업이 적어 스마트폰 등 개인용 기기에서도 작동할 수 있어 효율적이고 경제적입니다.

현재 RAG 챗봇은 LLM의 한계를 극복할 수 있는 강력한 기술로 시장에 각광 받고 있습니다. 최신 정보를 제공하며, 데이터 보안을 유지하는 동시에 특정 작업에 최적화된 LLM을 활용하여 효율성을 높일 수 있기 때문입니다. 

필자의 생각으로는 향후 RAG 챗봇 기술은 더욱 정교해지고 폭넓어질 것입니다. 기술적으로는 지금보다 더욱 보안과 프라이버시 보호 기능이 강화된 sLLM을 바탕으로 rag 챗봇들이 개발될 것입니다. 기업들은 민감한 데이터를 다루는 데 있어 보안 문제를 최우선으로 고려하고 있습니다. 따라서 RAG 챗봇 기술은 llm이나 기업 서버내에서 데이터 암호화, 접근 제어, 프라이버시 보호 등의 기능을 강화해 기업이 안심하고 활용할 수 있는 환경을 제공할 것입니다. 이는 RAG 챗봇이 비즈니스 혁신의 핵심 도구로 자리잡는 데 중요한 역할을 할 것입니다.

둘째, 다양한 산업 분야에서 폭넓게 활용될 것입니다. 현재 가장 트렌드인 CS 서비스뿐만 아니라 의료, 금융, 교육 등 지금 LLM이 활용되고 있는 분야에서 정교화된 모델 개발을 통해  더욱 더 다양한 분야에서 최신 정보를 기반으로 한 정확하고 신뢰할 수 있는 답변을 제공해 효율성을 높이고 사용자 경험을 향상시킬 것입니다.