오픈 소스 LLM을 활용한 RAG 시스템 구축
이 비디오에서는 오픈 소스 대형 언어 모델(LLM), 특히 한국어 모델을 사용하여 검색 증강 생성(RAG) 시스템을 구축하는 방법을 다룹니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.
오픈 소스 LLM의 필요성
- 비용 절감: API 사용료 없이 자체 서버에서 모델을 실행하여 비용을 줄일 수 있습니다.
- 안정성 향상: 외부 API 서비스에 대한 의존도를 낮춰 서비스 안정성을 높입니다.
- 정보 유출 위험 감소: 자체 서버에서 처리하므로 정보 유출 위험을 줄일 수 있습니다.
LLM 양자화
- 개념: 신경망 계산에 사용되는 숫자의 소수점 정밀도를 줄여 모델 크기와 계산 부담을 줄이는 기술입니다.
- 효과: 더 작은 장치에서도 대형 모델을 실행할 수 있도록 합니다.
Ko-Platini LLM 활용
- 구글 Colab 실습: 양자화에 필요한 패키지 설치, GPU 사용을 위한 런타임 설정, Ko-Platini 모델 로드, 은행 기준 금리에 대한 질의를 통한 추론 시연.
- 모델 로드:
bitsandbytes설정을 사용하여 4비트로 양자화된 모델 로드.
RAG 시스템 구축 과정
- 텍스트 생성 파이프라인: 모델 추론을 처리합니다.
- 프롬프트 템플릿: 컨텍스트와 질문을 통합하여 LLM에 제공합니다.
- PDF 문서 로드:
PyPDFLoader를 사용하여 PDF 문서 로드 - 텍스트 분할: 문서를 청크로 분할
- 임베딩 생성:
Ko-Electra-nli를 사용하여 텍스트 청크를 벡터로 변환 (한국어 문서에 특화). - 벡터 스토어: FAISS를 사용하여 임베딩 저장 및 검색.
- 리트리버: 주어진 질의와 관련된 문서 청크를 검색합니다.
- LLM 체인: 검색된 컨텍스트와 질의를 LLM에 제공하여 답변을 생성합니다.
RAG 시스템 시연
- 질의: “혁신 성장 정책 금융에서 인공지능이 중요한가?”
- 결과: PDF 문서에서 관련된 세 개의 근거 자료를 인용하여 답변을 생성합니다. 답변의 논리적 흐름은 ChatGPT나 Gemini만큼 발전되지는 않았지만, 근거 자료를 잘 찾는다는 것을 보여줍니다.
결론
오픈 소스 LLM을 사용하여 RAG 시스템을 구축하는 것은 비용 효율적이고 안정적인 솔루션이 될 수 있습니다. 비록 일부 측면에서 API 기반 모델보다 성능이 낮을 수 있지만, 자체 데이터와 모델을 관리함으로써 얻을 수 있는 이점이 상당합니다. 특히 한국어 관련 작업에서는 한국어 임베딩 모델 사용이 중요합니다. 오픈 코어 LLM 리더보드에서 다양한 모델을 시도해보고, 본인의 요구에 맞는 시스템을 구축해볼 수 있습니다.