LLM에서 엔터프라이즈 애플리케이션을 구축하기 위한 4-Tool 스택 + 전략 - AI&YOU#53

금주의 통계/팩트: 글로벌 LLM 시장은 2023년 1조 4,591억 달러에서 2030년 1조 4,598억 달러로 성장하여 2023-2030년 동안 79.81%의 연평균 성장률(CAGR)을 기록할 것으로 예상됩니다(스프링스).

대규모 언어 모델(LLM)은 지능형 엔터프라이즈 애플리케이션 구축의 핵심으로 부상했습니다. 하지만 이러한 언어 모델의 강력한 기능을 활용하려면 강력하고 효율적인 LLM 애플리케이션 스택이 필요합니다.

Skim AI에서는 LLM 앱 스택을 통해 고급 자연어 상호작용 기능을 갖춘 강력한 애플리케이션을 개발할 수 있습니다. 저희 스택은 LLM API, LangChain, 벡터 데이터베이스 등 엄선된 도구와 프레임워크로 구성되어 있습니다.

이번 주 AI&YOU에서는 엔터프라이즈 LLM 애플리케이션을 구축하기 위한 4가지 도구 스택과 전략을 블로그에 게시한 내용을 중심으로 소개합니다:

• 다음 4가지 도구와 프레임워크를 사용하여 LLM 앱 스택을 구축하는 방법

• 엔터프라이즈를 위한 5가지 LLM API 통합 전략

• 엔터프라이즈를 위한 오픈 소스 LLM 상위 5가지

LLM에서 엔터프라이즈 애플리케이션을 구축하기 위한 4가지 도구 스택 및 전략 - AI&YOU #53

엔터프라이즈 LLM 스택을 통해 개발자는 다음과 같은 작업을 원활하게 수행할 수 있습니다. 통합 도메인별 데이터, 모델 미세 조정, 컨텍스트 데이터 검색을 위한 효율적인 데이터 파이프라인 생성 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

이를 통해 기업은 전례 없는 정확도와 컨텍스트 인식으로 사용자 쿼리를 이해하고 이에 응답하는 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

동시에 이 스택과 함께 사용할 수 있는 주요 기술 중 하나는 다양한 컴포넌트에서 제공하는 기존 도구와 프레임워크를 활용하는 것입니다. 이를 통해 개발자는 도구를 처음부터 새로 만드는 대신 애플리케이션 구축에 집중할 수 있어 귀중한 시간과 노력을 절약할 수 있습니다.

도구 1: GPT, 클로드, 라마, 미스트랄과 같은 LLM API

LLM 애플리케이션 스택의 핵심에는 LLM API가 있어야 합니다. LLM API는 모델을 직접 학습하거나 호스팅할 필요 없이 강력한 언어 모델을 애플리케이션에 통합할 수 있는 방법을 제공합니다. 소프트웨어와 언어 모델을 구동하는 복잡한 알고리즘을 연결하는 다리 역할을 하므로 최소한의 노력으로 애플리케이션에 고급 자연어 처리 기능을 추가할 수 있습니다.

LLM API 사용의 주요 장점 중 하나는 방대한 양의 데이터로 학습된 최첨단 언어 모델을 활용할 수 있다는 점입니다. 이러한 모델로는 GPT, Claude, 미스트랄및 라마는 놀라울 정도로 정확하고 유창하게 사람과 같은 텍스트를 이해하고 생성할 수 있습니다.

이러한 모델에 대한 API 호출을 통해 텍스트 생성, 감정 분석, 질문 답변 등 다양한 기능을 애플리케이션에 빠르게 추가할 수 있습니다.

LLM API를 선택할 때 고려해야 할 요소

스택에 사용할 LLM API를 선택할 때 고려해야 할 몇 가지 요소가 있습니다:

• 성능과 정확성: API가 워크로드를 처리하고 신뢰할 수 있는 결과를 제공할 수 있는지 확인하세요.

• 사용자 지정 및 유연성: 특정 사용 사례에 맞게 모델을 미세 조정해야 하는지 아니면 스택의 다른 구성 요소와 통합해야 하는지 고려하세요.

• 확장성: 많은 양의 요청이 예상되는 경우 API를 적절히 확장할 수 있는지 확인하세요.

• 지원 및 커뮤니티: 애플리케이션의 장기적인 실행 가능성에 영향을 미칠 수 있으므로 API에 대한 지원 수준과 커뮤니티의 규모를 평가하세요.

대부분의 LLM API의 핵심은 일반적으로 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 하는 심층 신경망으로, 방대한 양의 텍스트 데이터로 학습됩니다. 이러한 모델은 인증, 요청 라우팅, 응답 서식 지정 등의 작업을 처리하는 API 인터페이스를 통해 액세스할 수 있습니다. 또한 LLM API에는 토큰화 및 정규화와 같은 데이터 처리를 위한 추가 구성 요소와 미세 조정 및 사용자 지정 도구가 포함되어 있는 경우가 많습니다.

도구 2: LangChain

LLM 애플리케이션 스택을 위한 LLM API를 선택한 후 고려해야 할 다음 구성 요소는 다음과 같습니다. LangChain. LangChain은 대규모 언어 모델 위에 애플리케이션을 구축하는 프로세스를 간소화하도록 설계된 강력한 프레임워크입니다. 다양한 LLM API와 상호 작용할 수 있는 표준화된 인터페이스를 제공하여 LLM 기술 스택에 쉽게 통합할 수 있습니다.

LangChain 사용의 주요 이점 중 하나는 모듈식 아키텍처입니다. LangChain은 프롬프트, 체인, 에이전트, 메모리 등 여러 구성 요소로 이루어져 있으며, 이를 결합하여 복잡한 워크플로를 만들 수 있습니다. 이러한 모듈성을 통해 간단한 질문 답변부터 콘텐츠 생성 및 데이터 분석과 같은 고급 사용 사례에 이르기까지 다양한 작업을 처리할 수 있는 애플리케이션을 구축하여 도메인별 데이터와 자연어 상호 작용을 가능하게 할 수 있습니다.

LangChain의 다양한 도구 및 지원

또한 LangChain은 LLM 작업을 간소화하는 다양한 도구와 유틸리티를 제공합니다. 예를 들어, 의미론적 검색 및 클러스터링과 같은 작업에 사용되는 텍스트의 숫자 표현인 임베딩 작업을 위한 도구를 제공합니다. 또한 LangChain에는 언어 모델의 동작을 안내하는 데 사용되는 입력 문자열인 프롬프트를 관리하기 위한 유틸리티도 포함되어 있습니다.

LangChain의 또 다른 중요한 특징은 벡터 데이터베이스를 지원한다는 점입니다. 당사가 사용하는 Chroma와 같은 벡터 데이터베이스와 통합함으로써 LangChain을 사용하면 대량의 데이터를 효율적으로 저장하고 검색할 수 있는 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 이러한 통합을 통해 광범위한 정보 소스를 활용할 수 있는 지식 집약적인 애플리케이션을 만들 수 있으며, LLM 앱 스택의 컨텍스트 데이터 검색을 향상시킬 수 있습니다.

랭체인(LangChain)은 모든 엔터프라이즈 LLM 애플리케이션 스택입니다. 모듈식 설계, 강력한 도구, 활발한 커뮤니티를 통해 정교한 언어 기반 애플리케이션을 구축하는 데 없어서는 안 될 도구입니다.

도구 3: 크로마와 같은 벡터 데이터베이스

LLM API와 LangChain 외에도 LLM 앱 스택의 또 다른 필수 구성 요소는 벡터 데이터베이스입니다. 벡터 데이터베이스는 대규모 언어 모델에서 생성된 임베딩과 같은 고차원 벡터를 저장하고 검색하는 데 최적화된 특수 데이터 저장소입니다. LLM 기술 스택에 벡터 데이터베이스를 통합하면 의미론적 유사성을 기반으로 관련 데이터를 빠르고 효율적으로 검색할 수 있습니다.

크로마 는 LLM 애플리케이션 스택의 벡터 데이터베이스로 널리 사용되는 오픈 소스이며, 저희 Skim AI에서도 이를 사용하고 있습니다. LangChain 및 스택의 다른 구성 요소와 원활하게 작동하도록 설계되어 임베딩을 저장하고 검색할 수 있는 강력하고 확장 가능한 솔루션을 제공합니다.

Chroma 사용의 주요 장점 중 하나는 대량의 데이터를 효율적으로 처리할 수 있다는 점입니다. Chroma는 고급 색인 기술을 사용해 대용량 데이터 세트에서도 빠른 유사도 검색을 가능하게 합니다. 따라서 문서 저장소, 지식 베이스, 콘텐츠 관리 시스템과 같이 대량의 텍스트 데이터를 저장하고 검색해야 하는 애플리케이션에 이상적인 선택이 될 수 있습니다.

Chroma는 필터링 및 메타데이터 지원과 같은 고급 기능도 제공합니다. 문서 ID, 타임스탬프, 사용자 지정 속성 등 추가 메타데이터를 임베딩과 함께 저장할 수 있습니다. 이 메타데이터는 검색 결과를 필터링하는 데 사용할 수 있어 상황에 맞는 데이터를 보다 정밀하고 타겟팅된 방식으로 검색할 수 있습니다.

기업 LLM 스택에 크로마 통합하기

LangChain 및 기타 인기 있는 도구 및 프레임워크와의 호환성 덕분에 Chroma를 LLM 앱 스택에 통합하는 것은 간단합니다. LangChain은 Chroma에 대한 기본 지원을 제공하므로 언어 모델에서 생성된 임베딩을 쉽게 저장하고 검색할 수 있습니다. 이러한 통합을 통해 자연어 상호 작용을 기반으로 관련 정보를 신속하게 표시할 수 있는 강력한 검색 메커니즘을 구축할 수 있습니다.

Chroma와 같은 벡터 데이터베이스를 LLM과 함께 사용하면 문맥을 인식하는 지능형 애플리케이션을 구축할 수 있는 새로운 가능성이 열립니다. 임베딩과 유사성 검색의 강력한 기능을 활용하면 전례 없는 정확도와 관련성으로 사용자 쿼리를 이해하고 응답할 수 있는 애플리케이션을 만들 수 있습니다.

랭체인 및 LLM API와 결합하면, 크로마는 엔터프라이즈 데이터 및 도메인별 정보와 상호 작용하는 방식을 혁신할 수 있는 지능형 데이터 기반 애플리케이션을 구축하기 위한 강력한 기반을 형성합니다.

툴 4: 멀티 에이전트 시스템용 크루AI

Skim AI는 AI 워크플로의 미래가 에이전트 방식이라는 것을 알고 있으며, 따라서 오늘날 모든 기업에게 멀티 에이전트 시스템이 중요한 이유입니다.

crewAI 는 애플리케이션의 기능을 향상시키기 위해 LLM 앱 스택에 추가할 수 있는 또 다른 강력한 도구입니다. crewAI는 여러 AI 에이전트가 함께 복잡한 작업을 수행하는 멀티 에이전트 시스템을 만들 수 있는 프레임워크입니다.

크루AI의 핵심은 각자의 고유한 역할과 전문성을 가진 여러 AI 에이전트 간의 협업을 촉진하도록 설계되었습니다. 이러한 에이전트는 서로 소통하고 조율하여 복잡한 문제를 더 작고 관리하기 쉬운 하위 작업으로 나눌 수 있습니다.

전문성의 힘 활용하기

LLM 기술 스택에 크루AI를 사용하면 얻을 수 있는 주요 이점 중 하나는 전문성을 활용할 수 있다는 점입니다. 여러 에이전트에게 특정 역할과 작업을 할당함으로써 단일 모놀리식 AI 모델보다 더 효율적이고 효과적인 시스템을 만들 수 있습니다. 각 에이전트를 특정 작업에 맞게 훈련하고 최적화하여 범용 모델보다 더 높은 수준의 성능을 발휘할 수 있으며, 도메인별 데이터 세트에서 보다 타겟화된 컨텍스트 데이터를 검색할 수 있습니다.

LLM 기술 스택의 다른 구성 요소와 함께 crewAI를 사용하면 복잡한 실제 작업을 처리할 수 있는 지능형 멀티 에이전트 시스템을 구축할 수 있는 새로운 가능성을 열 수 있습니다. 전문화 및 협업의 힘을 활용하면 기존의 단일 모델 접근 방식보다 더 효율적이고 효과적이며 사용자 친화적인 애플리케이션을 만들 수 있습니다.

올바른 애플리케이션 스택으로 LLM의 성능 활용하기

이 스택을 사용하면 도메인별 데이터를 원활하게 통합하고, 문맥 정보를 효율적으로 검색하며, 복잡한 현실의 문제를 해결할 수 있는 정교한 워크플로를 구축할 수 있습니다. 이러한 도구와 프레임워크의 강력한 기능을 활용하면 언어 기반 AI 애플리케이션의 한계를 뛰어넘어 기업이 데이터 및 기술과 상호 작용하는 방식을 혁신할 수 있는 진정한 지능형 시스템을 만들 수 있습니다.

엔터프라이즈를 위한 5가지 LLM API 통합 전략

이번 주에는 기업을 위한 상위 5가지 LLM API 통합 전략도 살펴봤습니다.

모듈식 통합부터 지속적인 모니터링 및 최적화에 이르기까지 이러한 전략은 원활한 구현, 최적의 성능, 장기적인 성공을 보장하도록 설계되었습니다.

1. 모듈식 통합 는 LLM API 통합 프로세스를 관리하기 쉬운 작은 모듈로 세분화하여 점진적으로 구현할 수 있습니다. 이 접근 방식을 사용하면 단계적으로 구현하고, 문제를 쉽게 해결할 수 있으며, 보다 유연하게 업데이트 및 개선할 수 있습니다.

2. An API 게이트웨이 는 모든 API 요청에 대한 단일 진입점 역할을 하며 인증, 속도 제한, 요청 라우팅을 관리합니다. 중앙 집중식 인증, 속도 제한, API 사용량 및 성능에 대한 귀중한 인사이트를 제공합니다.

3. 마이크로서비스 아키텍처 는 모놀리식 애플리케이션을 독립적으로 개발, 배포 및 확장할 수 있는 더 작고 느슨하게 결합된 서비스로 분해하는 것을 포함합니다. 이를 통해 독립적인 개발, 세분화된 확장성, 민첩성과 유연성을 향상할 수 있습니다.

4. LLM API 사용자 지정 및 미세 조정하기 특정 산업, 도메인 또는 애플리케이션 요구 사항에 더 적합하도록 조정하는 작업이 포함됩니다. 이렇게 하면 정확성과 출력의 관련성이 향상되고 용어, 스타일 및 형식에 맞게 조정할 수 있습니다.

5. 지속적인 모니터링 및 최적화 성능 메트릭 추적, 출력 품질/관련성 평가, 반복적인 개선이 포함됩니다. 이를 통해 문제를 사전에 파악하고, 변화하는 요구사항에 적응하며, LLM API 통합의 가치를 지속적으로 개선할 수 있습니다.

LLM 기술 분야가 빠른 속도로 계속 발전함에 따라, 강력하고 확장 가능하며 적응력이 뛰어난 통합 전략에 투자하는 기업은 이러한 혁신적인 도구의 잠재력을 최대한 활용할 수 있는 유리한 위치를 선점하게 될 것입니다.

엔터프라이즈를 위한 오픈 소스 LLM 상위 5가지

오픈 소스 대규모 언어 모델(LLM)은 2024년 기업을 위한 강력한 도구.

오픈 소스 LLM 사용의 주요 장점 중 하나는 유연성과 커스터마이징이 가능하다는 점입니다. 또한 오픈 소스 LLM은 독점 모델을 개발하고 유지하는 데 비용 효율적인 대안을 제공합니다. AI 커뮤니티의 공동 노력을 활용하면 기업은 연구 개발에 막대한 투자를 하지 않고도 최첨단 언어 모델을 이용할 수 있습니다.

Meta의 라마 3: Llama 3는 최첨단 오픈 소스 대규모 언어 모델로, 두 가지 크기 변형(8B 및 70B 매개변수)이 있으며 각각 기본 모델과 명령어 모델을 제공합니다. 다양한 NLP 작업에 탁월하고 배포 친화적이며 책임감 있는 AI 관행을 준수합니다.

앤트로픽의 클로드 3: Claude 3는 다양한 사용 사례에 최적화된 세 가지 변형(하이쿠, 소네트, 오푸스)으로 제공됩니다. 추론, 전문 지식, 언어 유창성과 같은 인지 작업 전반에서 인상적인 성능을 보여주며 GPT-4와 같은 모델보다 뛰어난 성능을 발휘합니다.

xAI의 Grok: 엘론 머스크의 xAI가 개발한 Grok은 텍스트 요약 및 이해에 특화되어 있습니다. 최신 버전인 Grok-1.5는 긴 문맥 이해, 고급 추론, 강력한 코딩/수학 기능을 도입했습니다.

BERT by Google: BERT는 양방향 언어 이해 분야를 개척했으며 텍스트 분류, 감정 분석, 질문 답변과 같은 작업에서 탁월한 성능을 발휘합니다. 사전 학습을 통해 사람과 유사한 텍스트를 생성하고 문맥에 맞는 답변을 제공할 수 있습니다.

미스트랄 AI의 미스트랄 라지: 314B 파라미터를 갖춘 Mistral Large는 복잡한 추론 작업과 전문 애플리케이션에서 빛을 발합니다. 다국어 지원, 명령어 팔로잉, 함수 호출 기능을 제공하여 활용도를 높였습니다.

오픈 소스 AI 커뮤니티가 언어 모델의 가능성의 한계를 계속 확장해 나감에 따라, 이러한 강력한 도구를 수용하는 기업은 시대를 앞서 나가고 장기적인 성공을 거둘 수 있는 유리한 위치를 선점할 수 있습니다.

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