RAG, 에이전트 및 AI 검색을 구축하기 위해 소스 라이브러리를 공개합니다.

검색 증강 생성(RAG)이란 무엇입니까?

RAG(검색 증강 생성)는 관련 정보 검색과 응답 생성을 결합하는 AI 기술입니다. 먼저 외부 소스(예: 문서 또는 데이터베이스)에서 데이터를 검색한 다음 이 정보를 사용하여 보다 정확하고 상황을 인식하는 답변을 만드는 방식으로 작동합니다. 이는 AI가 훈련받은 내용에만 의존하기보다는 사실에 기초하여 더 나은 응답을 제공하는 데 도움이 됩니다.

검색 증강 생성(RAG)은 어떻게 작동합니까?

RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 외부 소스의 관련 정보를 사용하여 AI 응답을 향상시키는 방식으로 작동합니다. 간략한 설명은 다음과 같습니다.

1. 사용자가 질문하면 RAG는 다양한 데이터 소스(예: 데이터베이스, 웹사이트, 문서)를 검색하여 관련 정보를 찾습니다.
2. 그런 다음 검색된 정보를 원래 질문과 결합하여 더 많은 정보를 제공하는 프롬프트를 만듭니다.
3. 이 향상된 프롬프트는 언어 모델에 입력되어 질문과 관련이 있고 검색된 정보가 풍부한 응답을 생성합니다. 이 프로세스를 통해 AI는 사전 훈련된 기능과 함께 외부 지식 소스를 활용하여 보다 정확하고 최신의 상황 인식 답변을 제공할 수 있습니다.

검색 증강 생성(RAG)은 AI 모델에 어떻게 도움이 됩니까?

RAG는 내부 지식을 실제 외부 데이터로 강화하여 AI를 더욱 안정적이고 최신 상태로 만듭니다. RAG는 ​​또한 몇 가지 주요 방법으로 AI 모델을 개선합니다.

1. 최신 정보에 대한 액세스: RAG는 외부 소스(예: 문서, 데이터베이스 또는 웹)에서 관련 실시간 정보를 검색합니다. 이는 AI가 훈련 데이터가 오래된 경우에도 정확한 응답을 제공할 수 있음을 의미합니다.
2. 정확도 향상: RAG는 AI의 훈련된 지식에만 의존하는 대신 모델이 가장 관련성이 높은 데이터를 기반으로 응답을 생성하도록 보장합니다. 이렇게 하면 답변이 더욱 정확해지고 사실에 근거하게 됩니다.
3. 더 나은 상황 이해: RAG는 검색된 데이터를 사용자의 쿼리와 결합하여 상황을 더 잘 인식하는 답변을 제공할 수 있으므로 AI의 응답이 상황에 더욱 맞춤화되고 구체적으로 느껴지게 됩니다.
4. 환각 감소: 순수 AI 모델은 때때로 "환각"을 일으키거나 정보를 꾸며냅니다. RAG는 ​​검색된 사실 데이터에 기반한 응답을 기반으로 하여 부정확하거나 조작된 정보가 발생할 가능성을 줄임으로써 이를 완화합니다.

검색 증강 생성을 수행하는 7가지 오픈 소스 라이브러리

RAG 수행에 도움이 되는 오픈 소스 라이브러리를 살펴보겠습니다. 이러한 라이브러리는 문서 색인화부터 검색 및 언어 모델과의 통합까지 RAG 시스템을 효율적으로 구현하는 데 필요한 도구와 프레임워크를 제공합니다.

1. 소용돌이

SWIRL은 검색 증강 생성(RAG) 애플리케이션을 지원하는 오픈 소스 AI 인프라 소프트웨어입니다. 데이터를 이동하거나 복사하지 않고도 데이터 소스 전체에서 빠르고 안전한 검색을 지원하여 AI 파이프라인을 향상합니다. SWIRL은 방화벽 내부에서 작동하여 구현이 용이하면서도 데이터 보안을 보장합니다.

특이한 점:

• ETL이나 데이터 이동이 필요하지 않습니다.
• 프라이빗 클라우드 내에 AI를 빠르고 안전하게 배포합니다.
• 20개 이상의 LLM(대형 언어 모델)과 원활하게 통합됩니다.
• 안전한 데이터 액세스 및 규정 준수를 위해 구축되었습니다.
• 100개의 애플리케이션에서 데이터 가져오기를 지원합니다.

⭐️ GitHub의 SWIRL

2. 코그니타

Cognita는 생산 준비가 완료된 모듈식 RAG(검색 증강 생성) 시스템을 구축하기 위한 오픈 소스 프레임워크입니다. RAG 구성요소를 구성하여 로컬에서 테스트하고 대규모로 배포하는 것을 더 쉽게 만듭니다. 다양한 문서 검색기, 임베딩을 지원하고 완전한 API 기반이므로 다른 시스템과 원활하게 통합할 수 있습니다.

특이한 점:

• 확장 가능한 RAG 시스템을 위한 모듈형 설계.
• 기술 지식이 없는 사용자가 문서 및 Q&A와 상호 작용할 수 있는 UI입니다.
• 증분 인덱싱은 변경 사항을 추적하여 컴퓨팅 부하를 줄입니다.

⭐️ GitHub의 Cognita

3. LLM-웨어

LLM Ware는 기업용 RAG(검색 증강 생성) 파이프라인을 구축하기 위한 오픈 소스 프레임워크입니다. 비공개로 안전하게 배포할 수 있는 소규모의 특수 모델을 통합하도록 설계되어 복잡한 기업 워크플로우에 적합합니다.

특이한 점:

• 기업 업무에 최적화된 미세 조정된 소형 모델 50개를 제공합니다.
• 모듈형 및 확장 가능한 RAG 아키텍처를 지원합니다.
• GPU 없이 실행할 수 있어 경량 배포가 가능합니다.

⭐️ GitHub의 LLMWare

4. RAG 흐름

RagFlow는 깊은 문서 이해를 사용하는 RAG(검색 증강 생성)에 중점을 둔 오픈 소스 엔진입니다. 이를 통해 사용자는 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 통합하여 인용 기반의 효과적인 질문 답변을 얻을 수 있습니다. 이 시스템은 쉬운 배포 옵션을 갖춘 확장 가능한 모듈식 아키텍처를 제공합니다.

특이한 점:

• 복잡한 데이터 형식을 처리하기 위한 심층적인 문서 이해 기능이 내장되어 있습니다.
• 환각 위험이 감소된 근거 인용.
• PDF, 이미지, 구조화된 데이터 등 다양한 문서 유형을 지원합니다.

⭐️ GitHub의 RAG Flow

5. 그래프 RAG

GraphRAG는 구조화된 지식 그래프를 통합하여 LLM 결과를 향상시키도록 설계된 모듈식 그래프 기반 RAG(검색 증강 생성) 시스템입니다. 개인 데이터를 사용한 고급 추론을 지원하므로 기업 및 연구 애플리케이션에 이상적입니다.

특이한 점:

• 지식 그래프를 사용하여 데이터 검색을 구성하고 향상합니다.
• 개인 데이터 처리가 필요한 복잡한 기업 사용 사례에 적합합니다.
• 대규모 배포를 위해 Microsoft Azure와의 통합을 지원합니다.

? GitHub의 RAG 그래프

6. 건초더미

Haystack은 프로덕션에 즉시 사용 가능한 LLM 애플리케이션을 구축하기 위한 오픈 소스 AI 조정 프레임워크입니다. 이를 통해 사용자는 모델, 벡터 데이터베이스 및 파일 변환기를 연결하여 RAG, 질문 답변 및 의미 검색과 같은 고급 시스템을 만들 수 있습니다.

특이한 점:

• 검색, 삽입, 추론 작업을 위한 유연한 파이프라인.
• 다양한 벡터 데이터베이스 및 LLM과의 통합을 지원합니다.
• 기성 모델과 미세 조정된 모델 모두로 사용자 정의가 가능합니다.

? GitHub의 헤이스택

7. 폭풍

STORM은 주제를 연구하고 인용이 포함된 전체 길이의 보고서를 생성하는 LLM 기반 지식 큐레이션 시스템입니다. 고급 검색 방법을 통합하고 다각적인 질문을 지원하여 생성된 콘텐츠의 깊이와 정확성을 높입니다.

특이한 점:

• 근거 인용이 포함된 Wikipedia와 유사한 기사를 생성합니다.
• 인간-AI ​​협업 지식 큐레이션을 지원합니다.
• 외부 검색 소스를 지원하는 모듈형 디자인

? GitHub의 폭풍

검색 증강 생성의 과제

검색 증강 생성(RAG)은 데이터 관련성 보장, 대기 시간 관리, 데이터 품질 유지와 같은 과제에 직면해 있습니다. 몇 가지 과제는 다음과 같습니다.

• 데이터 관련성: 검색된 문서가 쿼리와 높은 관련성을 갖는지 확인하는 것은 어려울 수 있으며, 특히 규모가 크거나 시끄러운 데이터세트의 경우 더욱 그렇습니다.
• 지연 시간: 외부 소스를 검색하면 오버헤드가 추가되어 특히 실시간 애플리케이션에서 응답 시간이 느려질 수 있습니다.
• 데이터 품질: 품질이 낮거나 오래된 데이터는 부정확하거나 오해의 소지가 있는 AI 생성 응답으로 이어질 수 있습니다.
• 확장성: 성능을 유지하면서 대규모 데이터 세트와 높은 사용자 트래픽을 처리하는 것은 복잡할 수 있습니다.
• 보안: 데이터 개인 정보 보호를 보장하고 민감한 정보를 안전하게 처리하는 것은 특히 기업 환경에서 매우 중요합니다.

SWIRL과 같은 플랫폼은 ETL(추출, 변환, 로드) 또는 데이터 이동을 요구하지 않고 데이터에 대한 더 빠르고 안전한 액세스를 보장함으로써 이러한 문제를 해결합니다.
SWIRL을 사용하면 검색 및 처리가 사용자 방화벽 내부에서 이루어지므로 관련성 있는 고품질 응답을 보장하는 동시에 데이터 개인정보 보호를 유지하는 데 도움이 됩니다. 기존 LLM(대규모 언어 모델) 및 엔터프라이즈 데이터 소스와의 통합으로 RAG의 대기 시간 및 보안 문제를 극복하기 위한 효율적인 솔루션이 됩니다.

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