AI&YOU #40: 엔터프라이즈 AI의 검색 증강 세대(RAG)
금주의 통계: 2023년부터 2030년까지 AI 산업에서 연간 37.31% 성장률 달성
이번 주에는 검색 증강 세대(RAG)에 대해 살펴보며 'ChatGPT와 같은 LLM에 기업 데이터 연결하기' 시리즈를 이어갑니다.
다음과 같은 몇 가지 주요 주제를 살펴볼 것입니다:
- 검색 증강 세대(RAG)의 이해
기업에서 RAG의 활용
RAG와 엔터프라이즈 LLM 통합의 이점
또한 2024년에 알아야 할 몇 가지 중요한 기업 및 인력 AI 통계에 대해서도 자세히 알아볼 것입니다. Skim AI는 대규모 언어 모델을 데이터에 연결함으로써 얻을 수 있는 상당한 투자 수익률을 잘 알고 있습니다. 저희 팀은 기업이 비용을 절감하고 규모를 늘리며 의사 결정권자에게 인사이트를 제공할 수 있도록 이러한 솔루션을 전문적으로 자문하고 구축합니다. 맞춤형 고객 지원 및 FAQ 에이전트, 자연어-SQL 에이전트, 마케팅 에이전트, 영업 지원 에이전트 등 LLM을 통해 비즈니스 운영을 개선하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 다음 연락처로 문의하여 상담해 주세요.
AI&YOU #40: 엔터프라이즈 AI의 검색 증강 세대(RAG)
인공 지능의 영역, 특히 엔터프라이즈 애플리케이션의 범위 내에서 검색 증강 세대(RAG)와 같은 고급 기술의 통합은 효율성과 정확성의 새로운 시대를 열어가고 있습니다. 현재 진행 중인 시리즈의 일환으로 엔터프라이즈 데이터를 대규모 언어 모델(LLM)에 연결하기의 역할과 기능을 이해하는 것이 중요합니다. RAG는 혁신적인 AI 기술과 실용적인 비즈니스 애플리케이션의 교차점에 서 있습니다. 이는 AI 시스템, 특히 LLM이 정보를 처리, 검색, 활용하는 방식에 있어 중요한 진화를 의미합니다. 방대한 양의 데이터를 다루는 기업의 맥락에서 RAG는 지식 집약적인 작업을 처리하는 혁신적인 접근 방식을 제공하여 관련성 있는 최신 정보를 전달합니다.검색 증강 세대(RAG)의 이해
RAG는 동적 검색 시스템을 통합하여 LLM의 기능을 향상시키는 정교한 AI 메커니즘입니다. 이 시스템을 통해 LLM은 외부의 최신 데이터 소스에 액세스하고 활용할 수 있으므로 더 넓은 범위의 정보로 응답을 강화할 수 있습니다. RAG의 핵심은 광범위한 데이터베이스에서 관련 정보를 검색하고 검색된 데이터를 기반으로 문맥적으로 강화된 응답을 생성하는 두 가지 주요 프로세스를 결합한 것입니다. 이 모델은 먼저 벡터 공간으로 개념화된 구조화된 데이터베이스 내에서 시맨틱 검색을 수행합니다. 이 벡터 데이터베이스는 텍스트 및 기타 형태의 정보를 포함한 다양한 데이터 포인트의 숫자 표현을 체계적으로 모은 것입니다. 널리 사용되는 벡터 데이터베이스에는 다음과 같은 것들이 있습니다: 크로마, 솔방울, 위아베이트, 파이스, 및 Qdrant. RAG는 쿼리를 받으면 고급 알고리즘을 사용해 이 벡터 공간을 탐색하고 쿼리와 가장 관련성이 높은 데이터를 식별합니다. 검색 메커니즘은 쿼리와 데이터베이스 콘텐츠 간의 의미 관계를 이해하도록 설계되어 선택된 데이터가 쿼리의 의도와 맥락에 맞게 정렬되도록 보장합니다.
RAG의 구성 요소
RAG의 작동은 두 가지 주요 구성 요소를 통해 이해할 수 있습니다:- 검색 메커니즘: 이 구성 요소는 RAG 프로세스의 초기 단계를 담당합니다. 여기에는 입력 쿼리와 의미적으로 연관성이 있는 데이터를 벡터 데이터베이스에서 검색하는 작업이 포함됩니다. 정교한 알고리즘이 쿼리와 데이터베이스 콘텐츠 간의 관계를 분석하여 응답 생성을 위한 가장 적절한 정보와 정확한 답변을 식별합니다.
자연어 처리(NLP): 두 번째 단계에서는 LLM이 검색된 데이터를 처리하는 NLP가 포함됩니다. 이 모델은 NLP 기술을 사용하여 검색된 정보를 응답에 통합합니다. 이 단계는 결과물이 사실적으로 정확할 뿐만 아니라 언어적으로 일관되고 문맥에 적합하도록 보장하기 때문에 매우 중요합니다.
이러한 구성 요소를 통해 검색 증강 생성은 특히 관련 정보를 검색해야 하는 작업에서 LLM의 기능을 크게 증폭시킵니다. 검색과 생성 프로세스의 이러한 조합을 통해 LLM은 보다 포괄적이고 현재 지식 상태에 부합하는 응답을 제공할 수 있으므로 신속하고 정확한 정보가 중요한 다양한 기업 애플리케이션에서 매우 유용한 도구가 될 수 있습니다.
기업에서 RAG의 활용
RAG는 기업 환경, 특히 시맨틱 검색, 정보 검색, 고객 서비스 및 콘텐츠 제작 영역에서 다양한 실용적인 애플리케이션을 제공합니다. 광범위한 데이터에 동적으로 액세스하고 활용할 수 있어 다양한 운영을 최적화하고자 하는 기업에게 매우 유용한 도구입니다. 시맨틱 검색 및 효율적인 정보 검색 RAG는 기업을 위한 시맨틱 검색을 강화하여 대량의 데이터에서 문맥에 맞는 결과를 제공하므로 정확한 정보를 신속하게 필요로 하는 기업에 이상적입니다. 고객 서비스 향상 RAG는 주문 상태나 구매 내역을 기반으로 한 제품 추천 등 실시간 데이터를 사용하여 정확하고 개인화된 응답을 제공함으로써 고객 서비스 효율성을 개선합니다. 콘텐츠 제작 개선 RAG는 효과적인 마케팅 캠페인을 위해 최신 트렌드와 오디언스의 관심사에 맞춰 최신 정보에 액세스하여 관련성 있고 매력적인 콘텐츠를 만드는 데 도움을 줍니다.
RAG 구현의 과제와 고려 사항
기업 환경에서 검색 증강 생성을 구현하는 데는 나름의 과제와 고려 사항이 있습니다. RAG의 잠재력을 최대한 활용하려면 기업은 데이터 품질, 관리, 사용과 관련된 윤리적 및 개인정보 보호 문제와 같은 측면에 세심한 주의를 기울여야 합니다. 고정 컨텍스트 창을 넘어 확장 RAG를 사용하면 LLM이 고정된 컨텍스트 창을 넘어 방대한 데이터 풀에 액세스할 수 있으므로 대규모의 동적 데이터를 보유한 기업에 매우 중요하며, 정보 처리 및 모델 확장성을 향상시킵니다. 엔터프라이즈 애플리케이션의 정확성 및 관련성 향상 RAG를 LLM과 통합하면 다양한 소스의 실시간 정보를 통합하여 응답 정확도와 관련성이 향상되며, 이는 금융과 같은 분야에서 최신 시장 인사이트를 얻기 위해 필수적인 요소입니다. 최신 정보 및 최신 상태 유지 RAG는 실시간 재고 및 물류 업데이트를 위한 공급망 관리와 같이 의사 결정을 위해 최신 정보가 필요한 업무에 필수적인 최신 데이터를 LLM이 사용할 수 있도록 합니다. RAG와 엔터프라이즈 LLM의 통합으로 기능이 크게 향상되어 다양한 비즈니스 시나리오에서 정보에 기반한 의사 결정, 전략 계획 및 운영 관리에 더욱 효과적입니다.
엔터프라이즈 AI에서 RAG의 미래
RAG는 정확도, 속도, 복잡한 쿼리 처리의 발전을 약속하며 엔터프라이즈 AI의 미래를 빠르게 형성하고 있습니다. 머신 러닝 모델이 발전함에 따라 RAG는 더욱 미묘한 정보 검색을 실현하여 다양한 비즈니스 업무에서 대규모 언어 모델 활용도를 높일 것으로 기대됩니다. 데이터 활용과 실행 가능한 인사이트에서 경쟁 우위를 제공하는 등 엔터프라이즈 AI에서 전략적 역할이 매우 중요합니다. RAG가 탑재된 LLM은 디지털 트랜스포메이션을 추진하는 기업의 중추적인 역할을 하며, 보다 현명한 의사 결정, 혁신적인 솔루션, 개인화된 고객 경험으로 이어집니다. 이 기술은 데이터 중심 세상에서 비즈니스 운영 및 경쟁 방식에 중대한 변화를 가져올 것이며, 업계 전반의 혁신과 효율성을 촉진하는 방향으로 진화하고 있습니다.2024년에 알아야 할 10가지 엔터프라이즈 AI 통계
2024년에 접어들면서 엔터프라이즈 AI의 환경은 전례 없는 방식으로 계속 변화하고 있습니다. 이번 주에는 올해 알아야 할 10가지 엔터프라이즈 AI 통계에 대해서도 자세히 알아보세요:- 2027년까지 1조4천407억 달러에 달할 것으로 예상되는 AI 시장 규모
2023년부터 2030년까지 AI 산업에서 연간 37.31% 성장률 달성
83%의 기업이 우선순위를 두고 있는 비즈니스 전략 1위, AI
기업 전략가 중 791%는 2024년에 AI가 기업 성공에 핵심적인 역할을 할 것이라고 답했습니다.
2030년까지 북미 GDP의 14.51%에 기여할 것으로 예상되는 인공지능(AI)
최고 경영진의 751TP3%는 회사에 AI가 도입될 것이라고 믿습니다.
1조 4천 5백 2십억 달러 규모의 글로벌 AI 시장, 성장세 전망
641TP3%의 기업이 AI가 전반적인 생산성 향상에 도움이 될 것이라고 믿습니다.
25%의 기업이 노동력 부족 문제를 해결하기 위해 AI 도입에 나서고 있습니다.
2030년까지 미국 GDP에 211조3천억 달러 순증가 기여하는 AI
2024년 소비자 및 인력 AI 상위 10가지 통계
또한 2024년에 대한 10가지 AI 통계를 통해 소비자 및 인력 측면을 살펴봅니다:
- 기업 내 AI 사용에 대해 우려하는 소비자 대다수
65% 책임감 있게 AI를 사용하는 신뢰받는 기업
절반 이상이 AI가 서면 콘텐츠를 개선한다고 믿습니다.
77%, 내년 AI로 인한 일자리 감소 우려
AI로 인해 잠재적으로 일자리를 잃을 수 있는 4억 명의 노동자
9,700만 개의 일자리를 창출할 것으로 예상되는 AI
AI 지원 역할 채용 확대
금융 AI의 영향력이 가장 클 것으로 예상되는 제조 산업
미국 모바일 사용자의 절반이 매일 음성 검색을 사용합니다.
2024년, 다양한 AI 활용이 대중화될 전망
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