LLM의 과제
대규모 언어 모델(LLM)은 트랜스포머 기반 딥러닝을 사용하여 단어를 숫자 벡터로 매핑하고 단어 간의 관계를 설정합니다.
하지만 방대한 데이터 세트에 의존하기 때문에 다음과 같은 문제가 발생합니다:
- 편견과 지식 격차 - 학습 데이터가 너무 커서 수동으로 검증할 수 없어 기술적 세부 사항이 누락되거나 왜곡된 관점으로 이어질 수 있습니다.
- 품질 관리 부족 - 시간 차단과 같은 일반적인 매개변수 외에 어떤 데이터가 모델을 형성했는지 감사할 수 있는 쉬운 방법이 없습니다.
LLM은 누락된 지식을 인식할 수 없으므로:
- 환각 - 거짓, 구식 또는 지나치게 일반적인 응답입니다.
- 신뢰할 수 없는 출처 - AI가 신뢰할 수 없는 콘텐츠를 가져오거나, 용어를 혼동하거나, 문맥을 잘못 해석할 수 있습니다.
- 일관성 없는 동작 - 두 개의 프롬프트가 동일하지 않아 개발자가 AI 위험을 예측하기 어렵습니다.
이러한 결함은 구글 크롬의 AI가 이름과 생일을 추천하여 취약한 비밀번호를 제안한 사례에서 볼 수 있듯이 AI의 신뢰성을 떨어뜨립니다. 이러한 위험을 해결하려면 안전한 AI 배포에 필수적인AI TRiSM(AI 신뢰, 위험 및 보안 관리)을 활용해야 합니다.
또한 검색 증강 생성(RAG)은 신뢰할 수 있는 실시간 데이터를 통합하여 정확도를 향상시킵니다.
검색 증강 생성은 대규모 언어 모델을 어떻게 향상시키나요?
RAG는 두 단계로 작동합니다:
데이터 검색 및 전처리
먼저 프롬프트가 어떤 주제, 분야 또는 산업에 초점을 맞추고 있는지 정확하게 파악한 다음, RAG 시스템은 검색 알고리즘을 사용하여 LLM의 원래 학습 세트 이외의 외부 데이터에 액세스합니다.
이 데이터는 API, 데이터베이스 또는 관련 문서와 같은 다양한 형식의 소스에서 가져올 수 있습니다:
- 파일
- 데이터베이스 레코드
- 긴 형식의 텍스트
그런 다음 기본 LLM과 마찬가지로 RAG는 이 데이터를 벡터 데이터베이스 내에서 수치 표현으로 변환합니다.
접지 세대
관련 질문에 대한 답변을 작성할 때 사전 학습된 LLM은 RAG의 자체 벡터 데이터베이스를 가져와 답변을 보강할 수 있습니다. 이렇게 향상된 컨텍스트를 통해 모델은 보다 정확하고 상세하며 특정 사용자 쿼리에 맞는 답변을 생성할 수 있습니다.
RAG는 기본적으로 LLM에 대한 볼트온 업그레이드로 구현할 수 있기 때문에 그 활용도가 상당히 높습니다.
다양한 산업 분야에서 RAG를 적용하는 방법
LLM을 검토 중인 산업을 가리키면 RAG가 구현될 가능성이 높습니다.
챗봇
정확하고 간결하며 상황에 맞는 응답은 LLM 기반 챗봇의 핵심 판매 포인트이며, RAG 기반 챗봇은 방대한 회사 데이터 세트에서 정확한 정보를 가져올 수 있기 때문에 이러한 요구 사항을 훨씬 더 안정적으로 충족할 수 있습니다.
이를 통해 챗봇이 약속한 특정 고객 문의나 개인화된 금융 상담을 처리하는 기능을 실현할 수 있습니다.
법적 업무
RAG 모델은 관련 법률 텍스트를 찾아 검색하여 법적 판례를 찾고 관련 판례와 문서를 요약할 수 있습니다. 결과적으로 RAG를 지원하는 LLM은 법률 전문가에게 상당한 시간 절약 효과를 제공하는 동시에 법대생이 판례에 중요한 정보를 찾는 데 도움을 줄 수 있습니다.
사이버 보안
RAG가 법무팀을 위해 정확한 정보를 찾고 소화하는 프로세스를 가속화하는 것과 마찬가지로, 보안 제공업체가 발급한 LLM을 통해 보안 분석가는 기술 스택 내에서 발생하는 인시던트를 쿼리하고 찾을 수 있습니다. 보안 도구가 필요로 하고 생성하는 모든 관련 파일을 수집함으로써 내부 RAG는 사이버 보안 효율성에 놀라운 힘을 발휘할 수 있습니다.
분석가는 필요에 따라 패치 구현을 확인하고, 잠재적인 데이터 손실 경로를 찾고, 방화벽 액세스 정책을 검색할 수 있습니다.
RAG 구현의 3가지 주요 과제
RAG는 LLM 도구에서 액세스할 수 있는 응답과 데이터에 새로운 차원의 깊이를 제공하지만, 그 자체의 과제가 없는 것은 아닙니다.
#1: 너무 작은(또는 너무 큰) 데이터 집합 청크
RAG에는 여전히 엄청난 양의 데이터가 필요합니다. 이러한 모든 파일과 문서를 RAG에 통합해야 하지만, 본질적으로 이 형식으로는 사용할 수 없습니다.
이러한 파일에서 사용 가능한 모든 정보를 추출하여 적절하게 정리해야합니다.
이로 인해 다음과 같은 여러 가지 문제점이 발생할 수 있습니다:
- 컨텍스트 손실: 청크를 너무 작게 만들면 발생할 수 있습니다. 문서를 너무 작은 조각으로 나누면 RAG가 너무 기술적이거나 틈새 정보를 검색하여 유용하지 않거나 문서의 다른 섹션 간의 연결이 완전히 끊어질 수 있습니다.
- 청크가 너무 크면 처리 및 계산 속도가 느려지므로 균형을 맞춰야 합니다.
#2번: 높은 추론 비용
LLM의 핵심 목표는 비용을 통제하는 것입니다. 직원의 생산성을 높여 시간과 비용을 절약함으로써 기업에 가치를 제공할 수 있습니다.
그러나 컨텍스트 창 크기, 학습 데이터 볼륨, 모델 크기 등이 모두 RAG 및 LLM 비용에 영향을 미치기 때문에 처리 능력에 따라 이러한 목표가 금방 위험에 처할 수 있습니다. 그렇기 때문에 기업 내 사용 사례에 맞는 LLM을 선택하는 것이 매우 중요합니다.
이미 해당 사용 사례에 최적화되어 있기 때문에 추론 비용을 절감할 수 있습니다.
#3: 검색된 데이터가 관련성이 없음
RAG 시스템은 사용자의 초기 쿼리와 완전히 관련이 없는 데이터도 검색할 수 있습니다.
이는 여러 가지 형태로 나타날 수 있으며, 때로는 시스템이 최상의 답변을 포함할 수 있는 최상위 문서를 누락하거나 응답 생성 프로세스가 이 청크의 순위를 적절히 매기지 못하여 발생하는 경우도 있습니다....
따라서 최종 정답에 포함되지 못합니다.
Adopt Check Point AI Copilot with RAG for Smarter Security Management
Check Point offers RAG support across all 3 of its major security offerings – from firewall-focused Check Point, to Check Point Extended Prevention and Response, and full-stack SASE solution Workspace Security. Known as AI Copilot, Check Point’s AI agent adapts exclusively to the security data and events that your organization relies on day-to-day.
AI 코파일럿을 도입하면 보안 및 IT 팀은 어시스턴트에게 액세스 제어 업데이트, 보안 정책 생성, 티켓 해결을 요청할 수 있습니다. AI Copilot은 그 순간 필요한 것이 무엇이든 방대한 양의 문서와 이벤트 데이터를 검색하여 미션 크리티컬 데이터를 가장 적합한 사람에게 빠른 시간 내에 전달할 수 있습니다.
AI 코파일럿은 올해 GenAI가 제공할 유일한 진화가 아닙니다: 체크 포인트는 AI 개발 및 배포 프로젝트에 완전한 심층 보안을 부여하여 섀도 GenAI API를 식별하고 조직에 특정한 고위험 세션 및 사용 사례를 식별합니다.
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