이 글은 대규모 언어 모델(LLM)의 한계와 이를 극복하기 위한 복합 AI 시스템 구축 방법에 대해 설명한다.
LLM은 일반적인 정보 수집이나 코딩 작업에는 유용하지만, 기업 환경에서는 응답이 너무 일반적이고 기계적이라는 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 Retrieval Augmented Generation(RAG) 기법을 활용하여 LLM을 특정 시나리오에 맞춤화할 수 있다. 이를 통해 고객 지원 챗봇과 같은 유용한 AI 솔루션을 제공할 수 있다.
그러나 이러한 RAG 시스템을 구축하는 것은 쉽지 않다. 관련성 없는 문서를 반환하거나 잘못된 정보를 제공하는 등의 문제가 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위해 복합 AI 시스템 접근법이 제안된다.
복합 AI 시스템에는 다음과 같은 혁신적인 기술이 포함된다:
또한 LLM 에이전트와 다양한 구성 요소를 연결하는 방식을 최적화하여 복잡한 질문에 대한 답변을 생성할 수 있다.
이처럼 복합 AI 시스템을 구축하고 최적화하는 것은 매우 복잡한 과정이다. 이를 체계적으로 관리하기 위해 "AIsearchCV"와 같은 접근법을 제안할 수 있다.
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ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญจาก
by Skanda Vivek ที่ medium.com 04-21-2024
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