AI의 빠른 발전은 전례없는 기능의 시대를 이끌었습니다. 큰 언어 모델 (LLMS)이 혁명의 최전선에서. 이러한 강력한 AI 시스템은 자연어 처리, 생성 및 이해에 놀라운 능력을 보여주었습니다. 그러나 LLM이 크기와 복잡성이 계속 증가함에 따라보다 정확하고 관련성 있고 상황에 맞는 반응의 필요성을 포함하여 새로운 도전이 등장했습니다.
입력하다 검색 증강 세대 (rag)– 정보 검색을 텍스트 생성과 완벽하게 통합하는 혁신적인 접근 방식. 검색과 세대 의이 강력한 조합은 고객 서비스 챗봇에서 지능형 연구 조교에 이르기까지 애플리케이션을 혁신 할 수있는 잠재력을 가지고 있습니다.
검색 강화 된 세대의 렌즈를 통해 AI 구동 언어 이해와 세대의 미래를 간단히 밝혀 봅시다.
래그의 주요 특징과 이점
래그를 더 잘 이해하는 데 도움이되는 5 가지 주요 기능과 이점이 있습니다.
1. 현재 및 최신 지식
RAG 모델은 응답을 생성하기 전에 실시간 및 관련 정보를 검색하기 위해 외부 지식 기반에 의존합니다. LLM은 특정 시간과 특정 데이터 세트에 대해 교육을 받았습니다. RAG는 모델의 교육 세트에 따라 전적으로 대신 현재 및 추가 데이터에 대한 응답을 제공 할 수 있습니다.
혜택: Rag 기반 시스템은 필요한 데이터가 지속적으로 변경되고 업데이트 될 때 특히 효과적입니다. RAG 패턴은 실시간 데이터를 통합함으로써 라이브 고객 지원, 여행 계획 또는 클레임 처리를 포함하여 응용 프로그램으로 달성 할 수있는 것의 폭을 확장합니다.
예를 들어, 고객 지원 시나리오에서 Rag 지원 시스템은 관련 제품 사양, 문제 해결 가이드 또는 고객의 구매 기록을 빠르게 검색하여 사용자가 문제를 효율적으로 해결할 수 있습니다. 이 기능은 사용자 경험을 향상시키고 신뢰를 향상시킬뿐만 아니라 AI 시스템의 지속적인 사용을 장려하여 고객 충성도와 유지를 돕기 때문에 고객 지원 응용 프로그램에서 중요합니다.
2. 맥락 적 관련성
Rag는 사용자의 쿼리와 관련된 데이터를 검색하여 상황에 맞는 응답을 제공하는 데 탁월합니다. 이는 광대하고 이질적인 데이터 세트에서 가장 적합한 문서 또는 데이터 스 니펫을 식별하는 정교한 검색 알고리즘을 통해 달성됩니다.1
혜택: 상황 정보를 활용하여 RAG는 AI 시스템이 사용자의 특정 요구 사항과 선호도에 맞는 응답을 생성 할 수 있도록합니다. 또한 RAG를 통해 조직은 데이터 프라이버시를 유지하고 별도의 엔티티가 소유 한 모델을 재교육하여 데이터가 사는 곳에 남아있을 수 있습니다. 이것은 법률 자문 또는 기술 지원과 같은 시나리오에 유리합니다.
예를 들어, 직원이 원격 작업에 대한 회사의 정책에 대해 묻는 경우 Rag는 해당 정책을 간략하게 설명하는 최신 내부 문서를 가져와 응답이 정확할뿐만 아니라 직원의 상황에 직접 적용 할 수 있는지 확인할 수 있습니다. 이러한 수준의 상황 인식은 사용자 경험을 향상시켜 AI 시스템과의 상호 작용을보다 의미 있고 효과적으로 만듭니다.
3. 환각의 감소
환각은 무엇입니까?
RAG는 제어 된 정보 흐름을 허용하며, 검색된 사실과 생성 된 컨텐츠 간의 균형을 잘 조정하여 조작을 최소화하면서 일관성을 유지합니다. 많은 래그 구현은 검색된 정보에 대한 참조와 책임을 추가하는 투명한 소스 속성을 제공합니다. 책임있는 AI 관행. 이러한 감사는 사용자의 신뢰를 향상시킬뿐만 아니라 책임과 추적 성이 필수적인 많은 산업의 규제 요구 사항과 일치합니다.
혜택: RAG는 신뢰 수준을 높이고 AI 생성 컨텐츠의 정확성과 신뢰성을 크게 향상시켜 법률, 의료 및 금융과 같은 스테이크 도메인의 위험을 줄이는 데 도움이됩니다. 이로 인해 사용자가 AI 출력을 확인하거나 수정하는 데 시간이 줄어들면서 정보 검색 및 의사 결정 프로세스의 효율성이 높아집니다.2
예를 들어, Rag Technology에 의해 구동되는 재무 고문 연구 조교를 고려하십시오. 위원회의 온라인 데이터베이스 인 Edgar에서 미국의 공개 거래 회사에 관한 최근의 보안 및 교환위원회 제출에 대해 질문을 받았을 때 AI 시스템은 최신 연례 보고서, 프록시 진술, 외국인 투자 공개 및 기타 관련 문서에서 정보를 검색합니다. 회사. 그런 다음 래그 모델은 특정 문서와 출판 날짜를 인용하여 포괄적 인 요약을 생성합니다. 이는 연구원에게 신뢰할 수있는 현재의 정확한 정보를 제공 할뿐만 아니라 추가 조사를위한 명확한 참조를 제공합니다. 이는 높은 표준의 정확도를 유지하면서 연구 과정을 가속화시킵니다.
4. 비용 효율성
RAG를 사용하면 조직이 LLM을 광범위하게 재교육하지 않고 기존 데이터 및 지식 기반을 사용할 수 있습니다. 이는 모델이 처음부터 학습하도록 요구하기보다는 관련 검색 된 데이터로 모델에 입력을 확대함으로써 달성됩니다.
혜택:이 접근법은 AI 시스템 개발 및 유지 관리와 관련된 비용을 크게 줄입니다. 조직은 독점 데이터에 대한 대규모 모델을 훈련시키는 데 크게 투자 할 필요가 없기 때문에 RAG 지원 응용 프로그램을보다 빠르고 효율적으로 배치 할 수 있습니다.3
예를 들어, 친환경 정원 용품을 전문으로하는 소규모로 성장하는 전자 상거래 회사를 고려하십시오. 그들이 성장함에 따라, 그들은 운영 비용을 증가시키지 않고도 지식 기반을 효율적으로 관리하고 활용하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 고객이 특정 플랜트에 대한 최고의 비료에 대해 문의하면 RAG 시스템은 제품 설명, 사용 지침, 플랜트 존 사양 및 고객 리뷰에서 정보를 신속하게 검색하고 합성하여 맞춤형 응답을 제공 할 수 있습니다.
이러한 방식으로 RAG 기술을 통해 비즈니스는 기존 제품 문서, 고객 FAQ 및 광범위한 AI 모델 교육 또는 지속적인 업데이트의 비용이나 필요없이 비즈니스와 함께 확장되는 확장 가능한 내부 지식 기반을 활용할 수 있습니다. RAG 시스템은 정확하고 상황에 따라 민감한 응답을 제공함으로써 고객의 좌절과 잠재적 수익을 줄인다.
5. 사용자 생산성
RAG는 사용자가 정보 검색을 생성 AI와 효과적으로 결합하여 정확하고 문맥 상 관련 데이터에 빠르게 액세스 할 수 있도록하여 사용자 생산성을 높이는 데 도움이됩니다.4
혜택: 이 간소화 된 접근 방식은 데이터 수집 및 분석에 소요 된 시간을 줄여서 의사 결정자가 실행 가능한 통찰력과 팀에 집중하여 시간이 많이 걸리는 작업을 자동화 할 수 있습니다.
예를 들어, KPMG 규정 준수 검사기 인 Complyai는 직원이 고객 문서를 제출하고 신청서를 검토하도록 요청합니다. 앱은 문서를 검토하고 법적 표준 또는 규정 준수 요구 사항을 표시 한 다음 원래 작업을 설정 한 사용자에게 분석을 보냅니다. 앱은 검토 및 분석을 처리하여 요청 자 시간과 노력을 저장합니다. 따라서 앱을 사용하면 사용자가 법률 전문가가되지 않고도 해당 주제 또는 문제를 훨씬 빠르게 발전시킬 수 있습니다.
결과적으로, 사용자는 AI 응용 프로그램을 전문적이든 개인적이든 개인적 상황에 관계없이 일상적인 작업의 유용하고 필수적인 부분으로 인식 할 가능성이 높습니다.
LLM을 향상시키기 위해 Rag를 사용하기 시작하십시오
요약하면, 외부 소스에 저장된 방대한 지식을 활용함으로써 Rag는 개선 된 정확도, 상황에 맞는 관련성, 환각 감소, 비용 효율성 및 개선 된 감사를 포함하여 LLM의 기능을 향상시킵니다. 이러한 기능은 다양한 부문에서보다 신뢰할 수 있고 효율적인 AI 애플리케이션의 개발에 총체적으로 기여합니다. Rag-Enhanced Systems는 또한 소규모 비즈니스가 대규모 경쟁 업체와 효과적으로 경쟁 할 수 있도록 도와 주면서 추가 직원을 고용하거나 상당한 AI 모델 업데이트 및 재교육을 위해 비용 효율적인 방식으로 성장을 관리 할 수 있도록 도와줍니다.
시작하려면 다음 리소스를 사용하여 Rag 응용 프로그램 구축을 시작하십시오. Azure AI Foundry 그리고 그것들을 사용하여 제작 된 에이전트와 함께 사용하십시오 Microsoft Copilot Studio.
- 헝겊 응용 프로그램을 구축하십시오 Azure Openai 서비스 및 Azure AI 검색.
- 비디오보기 :
- 읽으십시오 Azure AI 검색에서 증거 증강 생성 (RAG).
- 읽으십시오 Azure AI 검색으로 내장 된 색인을 사용하여 Coplealot Studio를 사용하여 구축 된 에이전트의 응답 향상.
신뢰할 수있는 AI에 대한 우리의 헌신
산업 전반의 조직이 활용하고 있습니다 Azure ai Microsoft Copilot 기능은 성장을 주도하고 생산성을 높이며 부가가치 경험을 창출합니다.
우리는 조직이 AI를 사용하고 구축하도록 돕기 위해 노력하고 있습니다. 신뢰할 수 있는안전하고 개인적이며 안전하다는 것을 의미합니다. 우리는 수십 년간의 AI 제품을 연구하고 구축하여 체계적인 모범 사례와 학습을 가져와 보안, 개인 정보 및 안전의 세 가지 기둥에 걸쳐있는 업계 최고의 약속과 기능을 제공합니다. 신뢰할 수있는 AI는 귀하가 우리의 약속을 결합 할 때만 가능합니다. 미래의 이니셔티브를 확보하십시오 그리고 우리의 책임있는 AI 원칙, 제품 기능을 통해 AI 변환을 자신감있게 잠금 해제 할 수 있습니다.
1DataCamp, 래그 성능 향상 방법 : 예제가있는 5 가지 주요 기술2024.
2 루이스, P., 지식 집약적 인 NLP 작업을위한 검색 세대2020.
3 카스트로, P., Azure AI 검색으로 비용 효율적인 헝겊 발표Microsoft, 2024.
4 Hikov, A. 및 Murphy, L., 텍스트 데이터에서 정보 검색 : 큰 언어 모델 활용, 검색 증강 생성 및 신속한 엔지니어링Ingenta Connect, 2024 년 봄.
게시물 검색 증강 생성 (RAG)의 5 가지 주요 기능 및 이점 먼저 나타났습니다 Microsoft AI 블로그.
