LLM 기반 질의응답 시스템: RAG와 유사성 검색을 활용한 토픽 모델 비교 및 대화 시뮬레이션 구축

핵심 트렌드: LLM을 활용하여 상이한 코퍼스 간의 차이점을 비교하고 이를 대화 형식으로 시뮬레이션하는 새로운 방식이 제시되었습니다. RAG와 문장 유사성 검색(FAISS)을 결합하여 토픽 모델링의 한계를 극복하고 심도 있는 비교 분석을 수행하는 것이 핵심입니다.

주요 변화 및 영향:
* 토픽 모델 비교의 한계 극복: 전통적인 토픽 모델은 공통된 주제 목록은 잘 보여주지만, 주제 간의 구체적인 차이점을 명확히 드러내는 데 한계가 있었습니다. 본 방식은 LLM과 RAG를 통해 이러한 차이점을 직접적으로 파악하도록 설계되었습니다.
* RAG와 문장 유사성 검색의 활용: FAISS와 Langchain을 활용하여 코퍼스의 문장 임베딩 기반 유사성 검색을 수행하고, 이를 LLM에 입력하여 특정 페르소나를 가진 대화를 생성하는 파이프라인이 구축되었습니다. 이는 정보 검색 및 요약의 효율성을 높입니다.
* 대화 시뮬레이션 기법: LLM의 응답 길이를 제한하고 특정 시스템 프롬프트를 부여하여 일관성 있고 집중된 대화를 생성하는 방법을 제시했습니다. 이는 모델의 탈선 방지 및 정보 활용도 증진에 기여합니다.
* 다양한 LLM 모델 테스트: Gemini 모델군을 활용하여 특정 작업에 대한 성능을 테스트하고 비교했습니다.
* 데이터베이스화 및 활용: 생성된 대화 데이터는 데이터베이스로 구축하여 수동 재구성하거나, 사용자 경험 개선을 위한 Gradio 인터페이스 등을 통해 활용될 수 있습니다.

트렌드 임팩트:
* 상반된 관점이나 미묘한 차이를 가진 두 개 이상의 데이터셋을 비교 분석하는 데 새로운 방법론을 제공합니다.
* 단순한 정보 요약을 넘어, 특정 맥락에서의 논쟁이나 비교를 시뮬레이션하는 데 LLM을 활용할 수 있는 가능성을 보여줍니다.
* 학술 연구, 역사적 문서 비교, 경쟁사 분석 등 다양한 분야에서 차이점 발견 및 이해 증진에 기여할 수 있습니다.

업계 반응 및 전망:
* 실제 사용자 피드백을 통해 AI 생성 콘텐츠의 품질을 검증하고 개선하는 것이 중요함을 강조합니다.
* AI 생성 콘텐츠의 접근성 향상을 위해 Gradio와 같은 플랫폼을 활용한 사용자 인터페이스 구축이 향후 트렌드가 될 수 있습니다.
* 지역 박물관 및 커뮤니티 그룹과의 협력을 통해 아카이브 접근성을 높이고 사용자 검증을 받는 방식은 AI 활용의 사회적 통합을 보여줍니다.

톤앤매너: 전문적이고 분석적인 톤을 유지하며, LLM 기술의 실질적인 적용 사례와 그 발전 가능성을 탐구합니다.