LLM을 더 정확하게, 믿음직스럽게! RAGOps

최근 AI 피드에서는, AI 기술의 발달과 패러다임의 변화를 반영하여 새롭게 정의한 프레임워크, 프로세스 등을 소개해 드리고 있습니다. MLOps의 연장선에서 새롭게 접할 수 있는 개념으로 GenAIOps와 LLMOps를 소개해 드렸는데요. 혹시, 아직 보지 못하셨거나 가물가물하신 분들도 있을 것 같아 잠시 소개해 봅니다.

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이번 [AI, 더 쉽게]는 앞서 소개한 GenAIOps, LLMOps처럼 MLOps에서 출발하지만, 새로운 개념에 관해 이야기해 보려 하는데요. 바로 RAGOps입니다. GenAIOps나 LLMOps는 그 이름에서부터 개념에 대한 짐작이 가능했는데요. RAGOps는 ‘RAG’에 대해 모르신다면 조금 생소하게 느껴질 수도 있겠습니다.

RAG는 Retrieval-Augmented Generation의 앞 글자를 딴 것인데, LLM을 활용한 정보 검색 및 생성 기술을 의미합니다. 최근의 AI 개발 및 운영에 혁신적인 변화를 불러오고 있는 기술인데요. 아무래도 최근에 등장하여 주목받기 시작한 기술이다 보니, 이 기술을 효율적으로 운용하고 관리하기 위한 방법론이 새롭게 정의, 확산될 필요가 있었습니다. 최근 대두한 개념이다 보니 처음 접하시는 분들이 계실 수도 있을 것 같네요. AI 시스템의 성능을 극대화하고 신뢰성을 보장하는 중요한 역할을 하는 RAGOps에 대해서, 지금부터 자세히 소개해 드릴게요.

 

 

 

[ 일단, RAGOps가 무엇인지부터 알아야겠어요! ]

저, 누구보다 정확하고 싶은 LLM입니다. 제가 직접 검색해서 찾아보겠습니다.

RAGOps는 Retrieval-Augmented Generation Operations의 약자로, LLM이 외부 정보를 검색하여 더욱 정확하고 맥락에 맞는 응답을 생성할 수 있도록 하는 운영 방법론입니다. 앞서 설명하였던 LLMOps와 같은 것 아니냐, 물으시는 분도 있으실 텐데 LLMOps가 RAGOps보다 조금 더 넓은 범주의 개념이라고 보시면 되겠습니다. RAGOps는 기존의 AI 운영 방식에서 한 단계 진보한 형태라는 평을 듣기도 하는데요. LLM에 내부 데이터뿐만 아니라 외부 데이터까지 활용할 수 있도록 하면서 응답의 질을 크게 향상시키기 때문입니다.

LLM은 자체 학습 데이터를 기반으로 하여 답변을 생성합니다. 그래서 LLM을 기반으로 한 서비스는 대체로 학습 과정에서 얼마나 많이, 어떤 내용의 데이터를 학습했느냐가 서비스의 정체성을 좌우하는데요. 물론 RAG를 적용해도 그 사실은 동일합니다. 하지만, 외부 데이터베이스에서 최신 정보를 검색하고 이를 반영함으로써, 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 정보를 제공할 수 있다는 점에서 RAG는 꼭 필요한 기술이라 하겠습니다.

그러나, 무조건 최신 정보를 가져올 수 있다고 충분히 신뢰할 수 있는 모델과 서비스가 완성되지는 않을 거예요. RAGOps가 이 지점에서 도움이 됩니다. RAGOps를 통해 사용자의 질문에 대한 맥락을 이해하고 관련된 외부 데이터를 검색함으로써, 더 적절한 응답을 생성할 수 있거든요. 그래서 사용자의 질문 맥락이 서비스의 질에 매우 중요하게 작용하는 서비스들, 고객 지원이나 의료 상담, 법률 자문 등의 분야에서 중요한 역할을 한다고 볼 수 있겠습니다.

그 외에도, RAGOps를 통해 운영의 효율성도 높일 수 있습니다. LLM의 운영을 자동화하고 최적화하도록 하는 방법론이기 때문인데요. AI 서비스의 개발자와 운영팀은 RAGOps를 통해서 모델의 성능을 지속적으로 모니터링하고 개선할 수 있으며, 운영 비용을 절감할 수 있습니다.

 

 

 

[ 그럼, RAGOps는 어떤 방법들로 구성되어 있나요? ]

RAGOps – RAGOps – Enabling Production RAG (출처: https://ragops.com/)

RAGOps를 성공적으로 운영하기 위해서는 여러 가지 구성 요소가 필요한데요. 우선 앞서 거듭 이야기했던 ‘외부 데이터 활용’과 직결되는 ‘데이터 검색 시스템’이 필요합니다. 검색 엔진이나 데이터베이스로 구성해서 LLM이 외부 데이터를 검색할 수 있도록 하고, 사용자의 질문에 적합한 데이터를 빠르게 찾을 수 있도록 해야 합니다. 여기서, 데이터 품질은 매우 중요한 고려 사항입니다. 외부 데이터의 품질은 응답의 정확도와 신뢰성에 직접적인 영향을 미치니까요. 따라서, 신뢰할 수 있는 데이터 소스를 선택하고, 데이터의 정확성을 검증하는 것을 고려해서 데이터 검색 시스템을 잘 구축할 수 있도록 해야, 안정적인 RAGOps 적용이 가능하겠지요?

검색한 데이터는 사용자의 스크립트에 맞는 답변이 되어야 하는데요. 이를 ‘모델 통합’이라는 말로 표현하기도 합니다. 검색된 데이터를 LLM에 통합하여 응답을 생성하는 과정입니다. 이 단계에서는 데이터의 신뢰성 및 관련성을 평가하여 최적의 데이터를 선택하는 것이 중요합니다. 이 외부 데이터를 활용하는 과정에서 보안 및 프라이버시 문제가 발생할 수 있습니다. 따라서, 데이터 사용 시 법적 규제를 준수하고, 개인정보 보호를 위한 조처를 해야 합니다.

 

개발 과정에서 학습하면 끝일 줄 알았는데, 공부 계속 해야돼요?

이쯤 하면, 꼭 언급되는 구성 요소 혹은 방법이 있지요. 바로 평가 및 모니터링입니다. 외부 데이터를 가져오기 때문에, RAGOps에서 성능에 대한 지속적인 평가와 모니터링은 매우 중요한 의미를 갖습니다. 검색 및 응답 생성의 정확도, 신뢰성, 속도 등을 개선할 수 있는 중요한 부분이기 때문입니다. 이렇게 평가와 모니터링을 거쳐, 주기적으로 모델을 업데이트하고 새로운 데이터를 반영할 수 있도록 운용해 나가는 것, RAGOps에서 아주 중요한 부분이라고 할 수 있겠습니다.

 

 

 

RAGOps는 LLM 기반의 AI 서비스들이 확산되고, 품질이 개선되는 과정에서 중요성과 필요를 인정받은 방법론입니다. 그래서 이미 글로벌 기업들에서 적용하고 있는 사례를 찾아볼 수 있는데요. 예를 들어 글로벌 쇼핑 플랫폼에서 RAGOps를 도입해 고객지원 시스템을 개선하는 경우를 생각해 볼 수 있습니다. 특정 기업명을 거론하기는 어렵지만, 여러분들이 이용하고 계신 쇼핑 플랫폼 중에서 좀 더 면밀한 답변을 제공하는 고객 지원 시스템을 보신 적 있지 않나요? 분명 정해진 응답만 반복하는 챗봇 같았는데, 답변의 정확도가 남다른 경우 말이에요. 

이런 사례에서 우리는 RAGOps의 장점을 확인할 수 있습니다. 실제로 RAGOps를 도입한 플랫폼이 고객 만족도와 운영 효율성에서 긍정적인 성취를 얻은 사례도 있다고 하네요. 이렇게 답변의 정확도가 서비스의 품질을 결정하는 분야에서 RAGOps를 도입하는 케이스가 다수 있습니다. 의료 상담 서비스나 금융 자문 서비스를 떠올리시면, ‘그렇겠다!’ 하는 생각이 절로 드실 것 같네요.

RAGOps는 AI 운영의 새로운 패러다임을 제시하며, 다양한 산업에서 그 필요성과 가치를 인정받고 있습니다. 정확한 정보임은 물론이고, 맥락에 맞는 정보를 제공함으로써 고객 만족도를 높이니, 외적으로는 비즈니스 니즈를 충족시키고 브랜딩에도 기여하는데요. 운영 효율성을 증대시키는 건 당연한 일이라, 다양한 응용 분야에서 RAGOps로 괄목할 만한 성과를 내는 사례가 나타나고 있습니다. 국내에서도 앞으로 쉽게 접할 수 있게 될 거예요. RAGOps의 발전과 함께 더 많은 기업과 기관이 이를 도입하여 AI 시스템의 성능을 극대화하고, 신뢰성을 보장하게 되면, 우리의 일상이 더 AI로워지지 않을까요?