안녕하세요. 여러분!
ChatGTP가 세상에 알려준 이후로 LLM(Large Language Model)을 활용하기 위해서 교육, 의료, 산업, 법률, 과학, 공공서비스 등 다양한 분야에서 관련 사업이나 연구를 현재 추진 중입니다.
자연어 처리(NLP)를 통한 문서 분석를 분석하고, 문서 내 정보 추출 및 요약하거나, 문서 간 유사도를 분석하여 자동 문서를 생성하고, 데이터를 시각화하는 등 LLM을 활용을 통해 업무 편의성을 증대시킬 수 있습니다.
오늘은 제가 많은 사람들이 LLM에 대해서 궁금해하는 부분을 해결해 드리기 위해 조금? 깊이 있는 지식과 특화된 전문성을 갖추기 위한 도움을 드리기 위해 본 포스트를 작성해 보려고 합니다.
LLM과 관련해서 오늘 다뤄볼 주제는 라마인덱스(Llama Index)와 랭체인(LangChain)입니다.
ChatGPT와 같이 다양한 LLM 열풍이 급부상하면서 LLM과 외부도구와의 통합환경 관련 프레임워크는 필수적인 요소가 되었습니다.
RAG(Retrieval Augmented Generation) 파이프라인을 구축하게 되면 사용자 정의 문서, 특히 반구조적 데이터 작업을 편리하게 만들 수 있습니다. (본 포스트에서는 RAG를 구축하는 기술적인 내용을 다루지 않겠습니다.)
source: https://www.ml6.eu/blogpost/leveraging-llms-on-your-domain-specific-knowledge-base
| [ RAG 개요 ] 간단히 알고만 넘어가기! (추후 RAG에 대해서 자세히 다뤄보도록 하겠습니다.) RAG는 대규모 언어 모델(LLM)의 출력을 최적화하여 응답을 생성하기 전에 학습 데이터 외부의 신뢰할 수 있는 지식 베이스를 참조하도록 하는 프로세스입니다. 이를 통해 LLM의 성능을 향상시키고 더 정확하고 관련성 있는 정보를 제공합니다. RAG의 주요 특징
RAG는 앞으로 더욱 발전할 것으로 예상됩니다. 새로운 모델, 지식 베이스, 응용 분야가 개발되면서 RAG는 더욱 정확하고 유용한 정보를 제공할 수 있을 것입니다. 참고 자료
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여러 모델을 통시에 사용하는 경우, 다양한 모델 간의 상호 운용성을 고려해야 합니다. 각 모델마다 장단점이 있으며, 작업에 맞는 모델을 선택하는 것이 매우 중요합니다. 더불어, 서로 다른 모델은 서로 다른 API, 데이터 형식, 출력 형식을 사용할 수 있으며, 모델을 하나의 시스템에 통합하기 위해서는 상당한 노력이 필요하게 됩니다.
GPT-3, LaMDA, Megatron-Turning NLG 등 방대한 양의 인터넷 텍스트에 대한 모델의 사전 학습하여 수백억 개의 매개변수를 가진 대규모 언어 모델들은 특정 전문 용어나 맥락에 대한 이해를 보장하지 않습니다. 따라서 부정확하거나 관련 없는 출력이 발생할 수 있으며, 특히 전문 분야에 특화된 데이터가 특정 도메인이나 산업에서 나온 것일 때 특히 문제가 됩니다.
또한 단일 프롬프트에서 제공할 수 있는 컨텍스트의 텍스트는 제한되어 있으며 작업의 복잡성이 증가함에 따라 LLM의 성능이 저하될 수도 있습니다. 가장 중요한 점은 프롬프트에 제공된 정보는 잠재적으로 민감하거나 회사의 기밀정보일 수 있으므로 개인 정보 보호 및 데이터 보안 문제가 발생 될 수 있습니다.
랭체인과 라마인덱스를 활용하여 RAG를 구축하면 앞서 말씀드린 문제들을 해결하고, LLM과 다양한 어플리케이션들의 통합관리가 가능합니다.
LLM 기술은 발전하고 있으며, 앞으로 LLM 처리 작업을 더욱 용이하게 하는 다양한 도구와 솔루션이 등장할 것입니다. 다시 본론으로 돌아와서 본 포스트의 주제와 관련해서 말씀드리겠습니다.
랭체인과 라마인덱스는 모두 대규모 언어 모델(LLM)을 위한 검색 엔진이지만, 접근 방식과 기능면에서 몇 가지 주요 차이점이 있습니다.
랭체인(LangChain)은 데이터를 그래프 구조로 인덱싱하여, 데이터 간의 연결성을 표현할 때 주로 사용됩니다.
그래프 탐색을 통해 질의에 대한 답변을 추출하며, 순차적 쿼리뿐만 아니라 비순차적 쿼리도 지원합니다.
(예시: "프랑스의 수도는 어디이며, 그곳의 인구는 얼마나 되는가?")
반면에 라마인덱스는(Llama Index) 데이터를 인덱스 구조로 인덱싱하여, 데이터를 키워드 기반으로 검색할 수 있도록 합니다. 즉, 키워드 일치 검색 방식을 사용하며, 순차적 쿼리만 지원합니다.
(예시: "프랑스", "인구")
따라서 필요한 기능에 따라서 사용되는 기술이 다르다고 생각하시면 됩니다.
랭체인의 경우는 아래의 기능들에 특화되어 있습니다.
질의 추론: 질의에 대한 암묵적인 정보를 추론하여 답변을 도출합니다.
답변 추출: 질의와 관련된 답변을 문서에서 추출합니다.
요약: 문서의 주요 내용을 요약합니다.
번역: 문서를 다른 언어로 번역합니다.
코드 생성: 자연어 설명을 기반으로 코드를 생성합니다.
질문 생성: 주어진 텍스트를 기반으로 질문을 생성합니다.
챗봇 개발: 챗봇을 개발하는 데 필요한 기능을 제공합니다.
랭체인은 이처럼 다양한 기능을 제공하고 있으며, 질의 추론 및 창작 작업 지원이나 순차적 쿼리뿐만 아니라 삐순차적 쿼리도 지원하고 있습니다. 하지만, 복잡하고 설정에 따라 시간이 더 걸릴수 있으며, 메모리 사용량이 라마인데기스에 비해 더 높을 수 있습니다.
반면에 라마인덱스는 키워드 기반으로 문서를 검색하는 기능에 특화되어 있습니다.
라마인덱스는 검색 속도가 빠르고, 메모리 사용량이 낮으며, 간단하고 설정이 매우 쉽습니다.
하지만, 기능 범위가 제한적이며, 순차적 쿼리에만 적합하고 질의 추론 및 창작 작업에는 적합하지 않습니다.
[ LangChain과 Llama Index 특성 비교표 ]
| 기능 | LangChain | Llama Index |
| 데이터 구조 | 그래프 | 인덱스 |
| 데이터 유형 | 순서형 및 비순서형 | 순서형 |
| 검색 방법 | 그래프 탐색 | 키워드 일치 |
| 검색 유형 | 순차적, 비순차적 | 순차적 |
| 질의 추론 | 지원 | 지원하지 않음 |
| 답변 추출 | 지원 | 지원 |
| 요약 | 지원 | 지원 |
| 번역 | 지원 | 지원하지 않음 |
| 코드 생성 | 지원 | 지원하지 않음 |
| 질문 생성 | 지원 | 지원하지 않음 |
| 챗봇 개발 | 지원 | 지원하지 않음 |
| 장점 | 더 유연하고 다양한 기능 제공, 질의 추론 및 다양한 창작 작업 지원 | 더 빠르고 간단하며, 낮은 메모리 사용량 |
| 단점 | 더 복잡하고 설정에 시간이 더 걸릴 수 있음 | 순차적 쿼리에만 적합, 기능 범위가 제한적 |
| 적합한 사용 사례 | 질의 추론 및 다양한 창작 작업이 필요한 경우, 복잡한 데이터 구조를 가진 데이터셋 검색 | 빠른 검색 속도가 중요한 경우, 순서형 데이터셋 검색 |
| 추가사항 |
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랭체인과 라마인덱스는 각각 장단점이 있으며, 사용 목적과 데이터 특성에 따라 적합한 기술을 선택하는 것이 중요합니다.
랭체인과 라마인덱스는 모두 RAG 기술을 기반으로 구축된 플랫폼입니다. 랭체인은 챗봇, 검색 엔진, 번역 시스템 등 다양한 응용 분야에 RAG 기술을 적용하는 데 중점을 둡니다. 라마인덱스는 사용자들이 직접 데이터를 업로드하여 맞춤형 지식 베이스를 구축하고 이를 활용하여 RAG 모델을 강화할 수 있도록 지원합니다.
오늘은 랭체인과 라마인덱스 RAG에 대한 최신 정보를 제공했습니다. RAG는 LLM의 성능을 향상시키는 유망한 기술입니다.
앞으로 RAG는 더욱 발전하여 더욱 정확하고 유용한 정보를 제공할 수 있을 것입니다.
제가 제공한 정보가 도움이 되었기를 바랍니다.
감사합니다.
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