LLM의 한계 극복을 위한 RAG, Function Calling, AI 에이전트 활용 전략

핵심 기술: 대규모 언어 모델(LLM)의 최신 정보 접근성 부족, 텍스트 외 기능 수행 불가, 환각(hallucination) 문제 해결을 위한 RAG(Retrieval-Augmented Generation), Function Calling, AI Agents 등 주요 기술의 원리와 실제 적용 방안을 소개합니다.

기술적 세부사항:
* RAG (Retrieval-Augmented Generation):
* LLM이 외부 데이터 소스(문서, DB 등)에서 정보를 검색하여 답변 생성에 활용하는 아키텍처.
* 최신 지식 습득, 비공개 데이터 활용, 환각 현상 감소에 기여.
* 구현 단계:
1. 문서를 벡터로 변환하여 벡터 DB에 저장 (지식 기반 구축).
2. 사용자 질문을 벡터로 변환.
3. 유사도 검색을 통해 관련 텍스트 청크 추출.
4. 추출된 정보를 LLM 프롬프트에 추가하여 답변 생성.
* 벡터 (Vector) 및 임베딩 (Embedding):
* 텍스트의 의미를 숫자로 표현하는 방식.
* embedding을 통해 단어나 문장이 다차원 공간의 벡터로 표현되며, 차원별 숫자는 특정 의미적 특징의 강도를 나타냄.
* 단어나 문장 간의 의미적 유사성은 벡터 간의 코사인 유사도(Cosine Similarity)를 통해 측정.
* Function Calling:
* LLM이 외부 도구(API, 계산기, DB 등)를 호출하여 실시간 정보 획득 및 작업 수행을 가능하게 하는 기능.
* 프로세스:
1. 작업에 도구 필요성 판단.
2. 질문에서 필요한 파라미터(도시, 시간 등) 추출.
3. JSON 형식의 도구 호출 생성.
4. 시스템에서 함수 실행 후 결과 반환.
5. LLM이 결과 기반 자연어 답변 생성.
* BladePipe의 RagApi:
* RAG, Function Calling 등의 아이디어를 통합하여 사용하기 쉬운 형태로 제공.

개발 임팩트:
LLM의 실시간 정보 접근 능력 및 외부 시스템 연동성을 강화하여 답변의 정확성과 유용성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이를 통해 LLM 기반 애플리케이션의 활용 범위를 넓히고 복잡한 작업 수행 능력을 부여할 수 있습니다.

커뮤니티 반응:

톤앤매너: LLM의 확장성과 실용적인 적용 방안에 대한 깊이 있는 기술적 설명으로, 개발자 커뮤니티에 유익한 정보를 제공합니다.