사용자들이 구식이라고 부르는 자신감 있는 답변을 AI 모델이 제공한 적이 있습니까? 이런 종류의 경험은 팀이 모든 답변에 의문을 제기하는 것으로 끝납니다.
모든 개발자와 AI 애호가들의 악몽처럼 들리지 않나요?
대규모 언어 모델(LLM)은 훈련 데이터로 실행되지만, 데이터가 오래될수록 부정확성이 증가합니다. 재훈련에는 수백만 달러의 비용이 들기 때문에 최적화가 더 현명한 방법입니다.
RAG(Retrieval Augmented Generation)와 미세 조정은 정확도를 높이는 최고의 프레임워크입니다. 그러나 각 접근 방식의 차이점을 고려할 때, 각 접근 방식은 서로 다른 응용 분야에 이상적입니다. 올바른 프레임워크는 LLM을 효과적으로 개선하는 데 핵심적인 요소입니다.
그러나 어느 것이 여러분에게 적합한 것일까요?
이 글은 RAG와 세부 조정 가이드의 딜레마를 다룹니다. 특정 분야의 데이터로 일하든, 고품질의 데이터 검색 솔루션을 구축하든, 여기에서 답을 찾을 수 있습니다!
60초 요약
- LLM과 AI 모델의 성능 개선은 모든 비즈니스와 개발 기능의 핵심 부분입니다. RAG와 미세 조정이 널리 사용되는 접근 방식이지만, 그 뉘앙스와 영향을 이해하는 것이 중요합니다
- RAG는 LLM에 실시간 외부 데이터 검색 기능을 제공하여 재교육 비용을 절감합니다
- 미세 조정을 통해 전문적인 데이터 세트에 대한 훈련을 통해 LLM을 최적화하고, 특정 영역의 작업에 대한 정확도를 향상시킵니다
- RAG는 재무, 법률 업데이트, 고객 지원 등 빠르게 변화하는 데이터 환경에 가장 적합합니다
- 미세 조정은 브랜드별 AI, 규정 준수가 중요한 산업, 감정 분석에 이상적입니다
- ClickUp Brain은 RAG를 사용하여 맥락에 대한 통찰력을 얻고, 세부 조정을 통해 맞춤형 자동화 및 콘텐츠 생성을 가능하게 합니다
- ClickUp의 AI 기반 도구는 지식 검색, 워크플로우 자동화, 프로젝트 관리를 강화하여 최고의 효율성을 제공합니다
검색 강화 생성(RAG)이란 무엇입니까?
LLM이 놓친 새로운 보고서와 설문조사를 살펴보고 싶으십니까? RAG가 필요한 이유입니다. 이 방법을 더 잘 이해하기 위해, 이 접근법의 기본에 대해 살펴보겠습니다.
RAG의 정의
RAG는 LLM의 응답 정확도를 높이기 위해 추가적인 정보 검색을 포함하는 AI 프레임워크입니다. LLM 응답 생성 전에 지식 소스나 데이터베이스와 같은 외부 소스로부터 가장 관련성 높은 데이터를 가져옵니다.
법학석사 과정이나 생성적 AI 모델의 연구 조교라고 생각하면 됩니다.
👀 알고 계셨나요? LLM, 특히 텍스트 생성기는 거짓이지만 그럴듯한 정보를 생성함으로써 환각을 일으킬 수 있습니다. 이 모든 것은 훈련 데이터의 틈새 때문입니다.
RAG의 키 장점
지금쯤이면 분명해졌을 것입니다. RAG는 비즈니스 프로세스에 필요한 연결된 AI의 추가 레이어입니다. RAG의 잠재력에 주목하기 위해, RAG가 제공하는 장점은 다음과 같습니다.
- 교육 비용 절감: 동적 정보 검색을 통해 잦은 모델 재교육이 필요하지 않습니다. 따라서 특히 데이터가 빠르게 변화하는 분야에서 비용 효율적인 AI 배포가 가능합니다
- 확장성: 기본 시스템의 크기를 늘리지 않고 LLM의 지식을 확장합니다. 높은 컴퓨팅 비용 없이 비즈니스 확장, 대규모 데이터 세트 관리, 더 많은 쿼리 실행을 지원합니다
- 실시간 업데이트: 각 응답에 최신 정보를 반영하고 모델을 적절하게 유지합니다. 실시간 업데이트를 통한 정확성 우선순위 지정은 재무 분석, 의료, 규정 준수 감사 등 많은 작업에서 필수적입니다
📮 ClickUp Insight: 응답자의 절반이 AI 도입에 어려움을 겪고 있습니다. 23%는 어디서부터 시작해야 할지 모르겠다고 답했고, 27%는 고급 기능을 사용하기 위해 더 많은 교육이 필요하다고 답했습니다.
ClickUp은 문자 메시지처럼 친숙한 채팅 인터페이스를 통해 이 문제를 해결합니다. Teams는 간단한 질문과 요청으로 바로 시작할 수 있으며, 많은 사람들이 주저하는 학습 곡선 없이 자연스럽게 더 강력한 자동화 기능과 워크플로우를 발견할 수 있습니다.
RAG 사용 사례
RAG가 빛을 발하는 곳이 궁금하신가요? 다음의 키 사용 사례를 고려해 보세요:
챗봇과 고객 지원
고객 쿼리에는 최신 정보와 상황에 맞는 답변이 필요합니다. RAG는 최신 지원 문서, 정책, 문제 해결 단계를 검색하여 챗봇 기능을 향상시킵니다.
이를 통해 사전 교육 없이도 보다 정확하고 실시간으로 도움을 제공할 수 있습니다.
동적 문서 검색
RAG는 방대한 저장소에서 가장 관련성이 높은 부분을 가져와 문서 검색을 최적화합니다. 일반적인 요약 대신, LLM은 업데이트된 매뉴얼, 연구 논문 또는 법률 문서에서 정확한 답변을 제공할 수 있습니다.
RAG 기반의 LLM을 채택하면 정보 검색이 더 빠르고 정확해집니다.
*재미있는 사실: 페이스북, 인스타그램, 스레드, 왓츠앱을 소유한 메타가 2020년에 LLM 개발에 RAG를 도입했습니다.
미세 조정이란 무엇인가?
이제 미세 조정이 무엇인지 알아보도록 하겠습니다.
미세 조정 정의
미세 조정은 사전 훈련된 언어 모델을 훈련하는 것을 포함합니다. 그렇습니다, 많은 훈련이 필요하며, 이는 포인트와 포커스를 통해 설명할 수 있습니다.
🧠 알고 계셨나요? 대규모 언어 모델(LLM) 훈련에서 "가중치"는 신경망 내에서 조정 가능한 매개변수로서, 뉴런 간의 연결 강도를 결정하고, 학습된 정보를 저장하는 역할을 합니다. 훈련 과정은 이러한 가중치를 최적화하여 예측 오류를 최소화합니다.
반면, "집중"은 여러 측면을 포함합니다: 품질과 관련성을 보장하기 위한 세심한 데이터 큐레이션, 관련 입력 세그먼트의 우선순위를 정하는 주의 메커니즘의 활용, 특정 작업에 대한 모델을 전문화하기 위한 목표에 맞춘 미세 조정 등이 포함됩니다.
전문적인 데이터 세트를 통해 미세 조정을 통해 AI 모델이 특정 영역의 작업을 실행하는 데 집중할 수 있습니다. 모델 가중치와 초점을 조정함으로써 LLM은 더 많은 맥락적 이해와 정확성을 얻습니다.
법학 석사 학위가 해당 업계의 언어를 구사하기 위해 필요한 미세 조정을 생각해보십시오. 이 AI 전략이 프롬프트 응답 프로세스에 어떤 식으로 적용되는지 살펴보겠습니다.
미세 조정의 장점
미세 조정 기술은 AI를 조정하는 것과 같습니다. 미리 정의된 세부 사항을 확대하는 것과 비슷합니다. 다음과 같은 장점이 있습니다.
- 작업별 최적화: 특정 작업에 대한 LLM 응답을 강화하는 특수화된 데이터 세트. 복잡한 프롬프트로 인해 골머리를 앓는 사용자를 돕고 싶으십니까? 미세 조정을 통해 개발자는 맞춤형 AI 솔루션을 얻을 수 있습니다
- 틈새 응용 프로그램의 정확도 향상: 도메인 지식은 오류를 줄이고 각 응답의 정확성을 향상시킵니다. 미세 조정은 또한 LLM의 신뢰성을 높여 비즈니스가 세세한 관리와 수동 감독에 신경 쓰지 않아도 되도록 합니다
- 브랜드 목소리와 규정 준수를 위한 맞춤화: 미세 조정을 통해 LLM에 회사 용어, 스타일, 규정을 가르칩니다. 이를 통해 일관된 브랜드 목소리와 산업별 규정 준수를 유지할 수 있습니다
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사용 사례의 세부 조정
미세 조정 과정을 통해 목표 효율성을 잠금 해제할 수 있습니다. 다음은 이 기능이 탁월한 부분입니다.
도메인별 QA 시스템
법률, 의료, 금융과 같은 산업은 정확하고 영역에 맞는 AI 응답에 의존합니다. 미세 조정을 통해 LLM에 전문 지식을 부여하여 정확한 질문 답변(QA)을 보장합니다.
법적 AI 비서는 계약을 더 정확하게 해석할 수 있고, 의료 챗봇은 신뢰할 수 있는 데이터 세트를 사용하여 증상 기반 지침을 제공할 수 있습니다.
감성 분석 및 맞춤형 워크플로우
비즈니스는 세밀하게 조정된 모델을 사용하여 브랜드를 모니터링하고, 고객 피드백을 분석하고, 고유한 운영 요구에 맞는 워크플로우를 자동화합니다. AI 기반 도구는 제품 리뷰에서 미묘한 감정을 감지하여 기업이 제품을 개선하는 데 도움을 줍니다.
인사 부서에서 세밀한 조정을 자연어 처리와 결합하면 AI가 직원 설문조사를 분석하고 직장에서의 우려 사항을 더 큰 맥락에서 인식할 수 있습니다.
💡 전문가 팁: 미세 조정을 위해서는 잠재적인 편견을 제거하기 위해 더 다양한 데이터를 추가하는 작업이 포함될 수 있습니다. 이 작업은 특정 분야에 국한된 것은 아니지만, 여전히 중요한 응용 분야입니다.
비교: RAG vs. 미세 조정
두 AI 전략 모두 성능 향상을 목표로 한다는 사실은 부인할 수 없습니다.
하지만 선택하는 것이 여전히 까다로운 것 같지 않나요? LLM 투자에 대한 올바른 결정을 내리는 데 도움이 되도록 미세 조정과 RAG의 차이점을 자세히 설명해 드리겠습니다.
| 측면 | RAG (검색 강화 생성) | 미세 조정 |
| 정의 | 전용 시스템을 통해 LLM이 외부 소스로부터 실시간으로 관련 데이터를 검색할 수 있도록 합니다 | 사전 훈련된 모델을 도메인별 작업에 특화된 데이터 세트로 훈련합니다 |
| 성능 및 정확성 | 실시간 데이터 검색에 적합하지만, 정확도는 외부 데이터의 품질에 따라 달라집니다 | 상황에 맞는 정확성과 작업별 응답 향상 |
| 비용 및 자원 요구 사항 | 보다 비용 효율적인 선행 투자는 실시간 데이터 액세스에 집중 | 초기 교육에 더 많은 자원이 필요하지만 장기적으로는 비용 효율적입니다 |
| 유지 관리 및 확장성 | 확장성과 유연성이 뛰어나지만 외부 소스의 업데이트 빈도에 의존적입니다 | 자주 업데이트와 유지보수가 필요하지만, 장기적으로 안정적인 성능을 제공합니다 |
| *사용 사례 | 챗봇, 동적 문서 검색, 실시간 분석 | 분야별 QA 시스템, 감정 분석, 브랜드 보이스 맞춤형 |
| *언제 선택해야 하는가 | 빠르게 변화하는 데이터, 실시간 업데이트, 자원 비용의 우선순위 지정 | 틈새 고객 세분화, 분야별 논리, 브랜드별 맞춤형 |
| 이상적 | 산업계는 실시간으로 정확한 정보가 필요합니다(금융, 법률, 고객 지원) | 특정 언어, 규정 준수 또는 맥락(의료, 법률, 인사)이 필요한 산업 |
의심을 해소하기 위해 좀 더 명확한 설명이 필요하신가요? 여기에서 여러분의 필요에 영향을 미치는 주요 측면에 대한 일대일 비교를 확인하실 수 있습니다.
성능과 정확성
성능과 관련하여, RAG는 외부 소스로부터 새로운 데이터를 끌어오는 키 역할을 합니다. 정확성과 응답 시간은 이 데이터의 품질에 달려 있습니다. 외부 데이터베이스에 의존함으로써 RAG는 최신 정보를 효과적으로 제공할 수 있습니다.
반면에, 미세 조정은 전문화된 재훈련을 통해 모델의 처리 및 반응 방식을 개선합니다. 이 프로세스는 특히 틈새 응용 프로그램의 경우, 더 많은 맥락적으로 정확한 응답을 생성합니다. 미세 조정된 LLM은 의료나 금융과 같이 엄격한 요구 사항이 있는 산업에서 일관성을 유지하는 데 이상적입니다.
결론: RAG는 실시간 데이터와 맥락에 맞는 정확한 응답을 위한 미세 조정에 아주 좋습니다.
한 레딧 사용자는 이렇게 말합니다
RAG 파이프라인에서 작은 모델과 좋은 데이터베이스를 사용한다면, 고품질 AI의 출력을 사용하는 것보다 더 나은 고품질 데이터 세트를 생성할 수 있습니다.
RAG 파이프라인에서 작은 모델과 좋은 데이터베이스를 사용한다면, 고품질 AI의 출력을 사용하는 것보다 더 나은 고품질 데이터 세트를 생성할 수 있습니다.
💡 전문가 팁: LLM을 특정 결과물로 이끌어 가기 위해서는 효과적이고 프롬프트가 있는 엔지니어링에 집중하세요.
비용 및 자원 요구 사항
RAG는 외부 데이터 검색을 위한 레이어만 추가하기 때문에 일반적으로 초기 비용이 더 저렴합니다. 전체 모델을 다시 훈련할 필요가 없기 때문에, 특히 동적 환경에서 훨씬 더 예산 친화적인 옵션으로 부상하고 있습니다. 그러나 실시간 데이터 액세스 및 저장을 위한 운영 비용이 추가될 수 있습니다.
미세 조정은 더 많은 데이터 세트 준비와 훈련 자원을 필요로 하지만, 장기적인 투자입니다. 일단 미세 조정되면, LLM은 업데이트가 덜 필요하므로, 예측 가능한 성능과 비용 절감을 가져옵니다. 개발자는 초기 투자와 지속적인 운영 비용을 비교하여 평가해야 합니다.
결론: RAG는 비용 효율적이고, 구현이 간단하며, 빠른 효과를 얻을 수 있습니다. 초기에는 리소스 집약적인 미세 조정이 필요하지만, 장기적으로는 LLM의 품질을 향상시키고 운영 비용을 절감할 수 있습니다.
💡 전문가 팁: RAG 시스템은 가져오는 데이터의 수준에 따라 그 성능이 결정됩니다. 소스를 깔끔하게 유지하고 정확하고 최신 데이터로 채워 주세요!
유지 관리 및 확장성
RAG는 주로 외부 소스의 확장에 중점을 두기 때문에 뛰어난 확장성을 제공합니다. 유연성과 적응성이 뛰어나 빠르게 변화하는 산업에 적합합니다. 그러나 유지 관리는 외부 데이터베이스의 업데이트 빈도에 따라 달라집니다.
미세 조정은 특히 특정 영역의 정보가 변경될 때 자주 유지 관리가 필요합니다. 더 많은 리소스를 필요로 하지만, 시간이 지남에 따라 일관성이 향상되고 점차적으로 조정이 덜 필요합니다. 즉, 미세 조정을 위한 확장성은 훨씬 더 복잡하며, 더 광범위하고 다양한 데이터 세트를 포함합니다.
결론: RAG는 빠른 확장 및 최소한의 유지관리와 안정적인 성능을 위한 미세 조정에 가장 적합합니다.
레딧 사용자는 다음과 같이 덧붙입니다
작업이 작을 때는 작은 모델을 세밀하게 조정하는 것보다 큰 모델을 사용하는 것이 더 효율적인 경우가 많습니다.
작업이 작을 때는 작은 모델을 세밀하게 조정하는 것보다 큰 모델을 사용하는 것이 더 효율적인 경우가 많습니다.
👀 알고 계셨나요? 지금 냄새를 맡을 수 있는 AI 솔루션이 있습니다. 향기가 얼마나 복잡한지 고려할 때, 정기적인 미세 조정과 복잡한 데이터 검색이 많이 필요합니다.
어떤 접근 방식이 사용 사례에 적합한가?
뉘앙스를 이해하더라도 명확한 참조나 맥락이 없으면 결정을 내리는 것이 공허하게 느껴질 수 있습니다. 각 AI 모델이 어떻게 더 잘 작동하는지 강조하는 몇 가지 비즈니스 시나리오를 살펴보겠습니다.
RAG를 선택해야 하는 경우
RAG는 기술 표준, 영업 기록, 고객 피드백 등을 포함하여 올바른 사실과 정보를 LLM에 제공하도록 도와줍니다.
어떻게 활용하시겠습니까? 다음의 시나리오를 고려하여 RAG를 작업에 도입해 보십시오.
사용 사례 #1: 실시간 분석
- 시나리오: 핀테크 회사가 트레이더에게 AI 기반 시장 통찰력을 제공합니다. 사용자는 주식 동향에 대해 질문하고, 시스템은 최신 시장 보고서, SEC 제출 자료, 뉴스를 가져와야 합니다
- RAG가 승리하는 이유: 주식 시장은 빠르게 움직이기 때문에 AI 모델을 지속적으로 재교육하는 것은 비용이 많이 들고 비효율적입니다. RAG는 가장 최근의 금융 데이터만 가져오고, 비용을 절감하며, 정확도를 높여 상황을 선명하게 유지합니다
- 경험 법칙: RAG는 빠르게 변화하는 데이터를 다루는 AI를 위한 기본 전략입니다. 인기 있는 응용 분야는 소셜 미디어 데이터 분석, 에너지 최적화, 사이버 보안 위협 탐지, 주문 추적입니다
사용 사례 #2: 데이터 확인 및 규제 준수
- 시나리오: 법적 AI 보조 도구가 최신 법령, 판례, 판결을 가져와 변호사가 계약 초안을 작성하고 변화하는 법률을 준수하는지 확인하도록 돕습니다
- RAG가 승리하는 이유: 법적, 상업적 측면을 확인한다고 해서 행동 업데이트가 심화되는 것은 아닙니다. RAG는 중앙 데이터 세트에서 실시간으로 법적 텍스트를 가져와 작업을 아주 잘 수행합니다
- 경험 법칙: RAG는 자원 및 통계 기반 통찰력에 탁월합니다. 이를 극대화하는 좋은 방법은 치료 권장 사항에 의료 AI 어시스턴트를 사용하고 문제 해결 및 정책 업데이트에 고객 챗봇을 사용하는 것입니다
아직도 LLM 과정에서 RAG가 필요한지 궁금하신가요? 다음의 간단한 체크리스트를 확인해 보세요.
- LLM 자체를 변경하지 않고 새로운 고품질 데이터가 필요하십니까?
- 정보가 자주 바뀌나요?
- 귀하의 LLM이 정적 훈련 데이터 대신 동적 정보로 일해야 합니까?
- 많은 비용과 시간이 소요되는 모델 재교육을 피하고 싶으십니까?
➡️ 또한 읽어보세요: 생성적 AI를 위한 최고의 프롬프트 엔지니어링 도구
미세 조정이 더 효과적인 경우
앞서 언급했듯이, 미세 조정은 AI 대학원 과정입니다. 여러분의 LLM은 업계 용어까지 배울 수 있습니다. 다음은 업계별로 LLM이 진정으로 빛을 발하는 순간입니다.
사용 사례 #1: 브랜드의 목소리와 어조를 추가하는 것
- 시나리오: 한 고급 브랜드가 세련되고 독점적인 어조로 고객과 소통할 수 있는 AI 컨시어지를 개발합니다. 이 컨시어지는 브랜드 고유의 어조, 표현, 감정적 뉘앙스를 구현해야 합니다
- 미세 조정이 좋은 이유: 미세 조정을 통해 AI 모델이 브랜드의 고유한 목소리와 톤을 포착하고 복제할 수 있습니다. 모든 상호 작용에서 일관된 경험을 제공합니다
- 경험 법칙: LLM이 특정 전문 분야에 적응해야 하는 경우, 미세 조정이 더 효과적입니다. 장르 중심의 몰입형 게임, 주제별 공감 스토리텔링, 브랜드 마케팅 카피에 이상적입니다
🧠 재미있는 사실: 이러한 소프트 스킬을 훈련받은 LLM은 직원들의 감정과 만족도를 분석하는 데 탁월합니다. 그러나 현재 HR 분야에서 생성적 AI를 사용하는 비즈니스는 3%에 불과합니다.
사용 사례 #2: 콘텐츠 조정 및 맥락 기반 통찰력
- 시나리오: 소셜 미디어 플랫폼은 AI 모델을 사용하여 유해한 콘텐츠를 감지합니다. 이 모델은 플랫폼에 특정한 언어, 새롭게 등장하는 속어, 문맥에 민감한 위반 사항을 인식하는 데 중점을 둡니다
- 미세 조정이 좋은 이유: 문장 구성과 같은 소프트 스킬은 RAG 시스템의 범위를 벗어나는 경우가 많습니다. 미세 조정을 통해 LLM은 플랫폼별 뉘앙스와 업계 전문 용어, 특히 관련 콘텐츠 검토를 더 잘 이해할 수 있습니다
- 경험 법칙: 문화적 또는 지역적 차이를 다룰 때는 미세 조정을 선택하는 것이 현명합니다. 이는 의료, 법률 또는 기술 용어와 같은 산업별 용어에 적응하는 것에도 적용됩니다
법학 석사 과정을 조정하려고 하십니까? 다음과 같은 키 포인트를 스스로에게 물어보십시오.
- 귀하의 LLM이 특정 고객층이나 브랜드 테마에 맞춰 제공해야 합니까?
- LLM의 논리에 독점 또는 도메인 특정 데이터를 추가하시겠습니까?
- 정확성을 유지하면서 더 빠른 응답이 필요하십니까?
- LLM이 오프라인 솔루션을 제공하고 있습니까?
- 재교육을 위해 전용 자원과 컴퓨팅 파워를 할당할 수 있습니까?
사용자 경험을 개선하는 것은 좋은 일입니다. 그러나 많은 비즈니스는 높은 투자 비용을 정당화하기 위해 생산성 향상을 위한 AI도 필요로 합니다. 그렇기 때문에 많은 사람들이 사전 훈련된 AI 모델을 채택하는 것을 선택하는 경우가 많습니다.
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ClickUp이 어떻게 고급 AI 기술을 활용하는가
RAG와 미세 조정 사이에서 선택하는 것은 상당히 큰 논쟁거리입니다.
Reddit 스레드를 몇 개만 살펴봐도 혼란스러울 수 있습니다. 하지만 꼭 하나만 골라야 한다고 누가 정했습니까?
맞춤형 AI 모델, 자동화, 작업 관리를 한 곳에서 모두 할 수 있다고 상상해 보세요. 바로 ClickUp입니다. ClickUp은 모든 것을 위한 앱입니다. ClickUp은 프로젝트 관리, 문서화, 팀 커뮤니케이션을 한 곳에서 가능하게 해 주며, 차세대 AI를 기반으로 합니다.
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➡️ 또한 읽어보세요: 머신 러닝과 인공지능의 차이점
ClickUp으로 Gen AI 및 LLM 정확도 향상
RAG 파워 응답은 외부 데이터의 신선함과 미세 조정을 통해 구체적 작업과 행동에 사용됩니다. 둘 다 AI 성능을 향상시키지만, 올바른 접근 방식이 속도와 효율성을 결정합니다.
역동적인 산업에서는 어떤 방법을 먼저 채택할 것인지에 대한 결정이 내려지는 경우가 많습니다. 일반적으로 사전 훈련된 강력한 솔루션이 더 현명한 선택입니다.
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