아마존 Q1 2023 실적 보고서를 활용한 질문 답변 RAG 애플리케이션 구축하기

Conceitos Básicos

RAG 애플리케이션을 통해 문서에서 질문에 대한 답변을 생성하는 방법을 단계별로 학습할 수 있습니다.

Resumo

이 글에서는 RAG 애플리케이션 구축을 위한 단계별 가이드를 제공합니다.

1. 아마존 Q1 2023 실적 보고서에서 텍스트를 추출하는 방법을 설명합니다.
2. 추출한 텍스트를 LLM(Large Language Model)의 컨텍스트 윈도우 크기에 맞게 청크로 나누는 방법을 소개합니다.
3. 키워드 기반 검색과 벡터 임베딩 기반 검색 두 가지 방식으로 문서를 저장하고 검색하는 방법을 설명합니다.
4. 사용자 질문에 대한 관련 컨텍스트를 찾아 LLM에 전달하여 답변을 생성하는 방법을 다룹니다.

이를 통해 RAG 애플리케이션의 핵심 구성 요소와 작동 원리를 이해할 수 있습니다.

Estatísticas

아마존 Q1 2023 실적 보고서의 총 문자 수는 약 50,000자입니다.
최대 토큰 길이를 500으로 설정했을 때 총 13개의 청크로 나뉩니다.
아마존의 Q1 2023 매출은 전년 동기 대비 9% 증가한 1,274억 달러입니다.

Citações

"Done right, these are powerful capabilities, empowering readers to gain novel insights from documents and save valuable time."
"The quality of answers from the LLM depends on the data context that is provided. If this data has accuracy or consistency issues, this will lead to poor results overall."
"Finding the right chunking strategy is crucial for building high quality RAG applications."

Principais Insights Extraídos De

Your First RAG

by Skanda Vivek às medium.com 09-17-2024

https://medium.com/emalpha/your-first-rag-5844527aab4a

Perguntas Mais Profundas

RAG 애플리케이션의 성능을 향상시키기 위해 어떤 추가적인 기술을 적용할 수 있을까요?

RAG(정보 검색 기반 생성) 애플리케이션의 성능을 향상시키기 위해 여러 가지 추가적인 기술을 적용할 수 있습니다. 첫째, 고급 문서 추출 기술을 활용하여 PDF와 같은 비정형 데이터에서 더 정확하고 일관된 정보를 추출할 수 있습니다. 예를 들어, OCR(광학 문자 인식) 기술을 사용하여 이미지 기반 문서에서 텍스트를 추출하거나, 자연어 처리(NLP) 기술을 통해 문서의 의미를 더 잘 이해할 수 있습니다.
둘째, 세분화된 청크(chunk) 전략을 적용하여 문서의 내용을 더 효과적으로 나누고, LLM(대형 언어 모델)이 이해할 수 있는 형태로 변환할 수 있습니다. 예를 들어, **의미 기반 청크(chunking)**를 통해 문서의 의미를 유지하면서 관련된 정보를 함께 묶어 LLM에 전달할 수 있습니다.
셋째, 다양한 검색 알고리즘을 도입하여 문서 검색의 정확성을 높일 수 있습니다. BM25와 같은 전통적인 키워드 기반 검색 알고리즘 외에도, 벡터 임베딩을 활용한 의미 기반 검색을 통해 사용자의 의도에 맞는 더 관련성 높은 정보를 제공할 수 있습니다. 이를 통해 사용자가 입력한 질문과 관련된 문서의 의미적 유사성을 평가하고, 더 나은 검색 결과를 도출할 수 있습니다.
마지막으로, 사용자 피드백 루프를 구축하여 애플리케이션의 성능을 지속적으로 개선할 수 있습니다. 사용자가 제공하는 피드백을 통해 모델의 응답 품질을 평가하고, 이를 바탕으로 모델을 재훈련하거나 조정하여 성능을 향상시킬 수 있습니다.

RAG 애플리케이션의 윤리적 고려사항은 무엇이 있을까요?

RAG 애플리케이션을 개발하고 운영하는 과정에서 여러 가지 윤리적 고려사항이 존재합니다. 첫째, 데이터 프라이버시와 관련된 문제입니다. 사용자의 질문이나 입력 데이터가 민감한 정보를 포함할 수 있으므로, 이러한 데이터를 안전하게 처리하고 저장하는 것이 중요합니다. 데이터 암호화 및 익명화 기술을 적용하여 개인 정보를 보호해야 합니다.
둘째, 편향성(bias) 문제입니다. RAG 애플리케이션이 사용하는 데이터셋이 편향된 경우, 모델의 응답도 편향될 수 있습니다. 이는 특정 그룹이나 의견을 불공정하게 대표하거나, 잘못된 정보를 제공할 위험이 있습니다. 따라서, 다양한 출처의 데이터를 수집하고, 모델의 편향성을 평가하고 수정하는 과정이 필요합니다.
셋째, 정보의 정확성과 신뢰성을 보장해야 합니다. RAG 애플리케이션이 제공하는 정보가 잘못되거나 오해의 소지가 있는 경우, 사용자에게 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서, 정보의 출처를 명확히 하고, 검증된 데이터를 기반으로 응답을 생성하는 것이 중요합니다.
마지막으로, 사용자에게 명확한 정보 제공이 필요합니다. 사용자가 RAG 애플리케이션의 작동 방식과 데이터 사용 방침을 이해할 수 있도록 투명성을 유지해야 하며, 사용자가 자신의 데이터가 어떻게 사용되는지 알 수 있도록 해야 합니다.

RAG 애플리케이션을 다른 도메인(예: 의료, 금융 등)에 적용하려면 어떤 점을 고려해야 할까요?

RAG 애플리케이션을 의료, 금융 등 다양한 도메인에 적용할 때는 몇 가지 중요한 점을 고려해야 합니다. 첫째, 도메인 특화된 데이터의 필요성입니다. 각 도메인마다 고유한 용어와 규정이 존재하므로, 해당 도메인에 적합한 데이터셋을 구축하고, 이를 기반으로 모델을 훈련해야 합니다. 예를 들어, 의료 분야에서는 의학적 용어와 진단 기준을 이해할 수 있는 데이터가 필요합니다.
둘째, 규제 준수입니다. 의료 및 금융 분야는 법적 규제가 엄격하므로, 관련 법규를 준수하는 것이 필수적입니다. 예를 들어, HIPAA(미국의 건강 보험 이동성 및 책임 법)와 같은 법률을 준수하여 개인 건강 정보(PHI)를 보호해야 합니다.
셋째, 정보의 정확성과 신뢰성을 보장해야 합니다. 특히 의료 분야에서는 잘못된 정보가 심각한 결과를 초래할 수 있으므로, RAG 애플리케이션이 제공하는 정보의 정확성을 검증하는 메커니즘이 필요합니다. 전문가의 검토를 통해 응답의 신뢰성을 높일 수 있습니다.
넷째, 사용자 경험을 고려해야 합니다. 각 도메인에 맞는 사용자 인터페이스(UI)와 사용자 경험(UX)을 설계하여 사용자가 쉽게 접근하고 이해할 수 있도록 해야 합니다. 예를 들어, 의료 분야에서는 환자가 이해하기 쉬운 언어로 정보를 제공하는 것이 중요합니다.
마지막으로, 지속적인 모니터링과 개선이 필요합니다. 도메인 특화된 RAG 애플리케이션은 지속적으로 변화하는 규정과 정보를 반영해야 하므로, 정기적인 업데이트와 성능 평가가 필요합니다. 이를 통해 사용자에게 항상 최신의 정확한 정보를 제공할 수 있습니다.