Zilliz Cloud로 LLM 증강 앱 구축하기
지난 몇 달 동안, 2022년 11월 GPT-3.5와 2023년 3월 GPT-4의 출시는 사용자가 데이터와 애플리케이션과 상호작용하는 방식에 지각 변동을 일으켰습니다. ChatGPT의 혁신적인 힘은 단순히 텍스트를 생성하는 능력에만 있는 것이 아니라, 맥락을 이해하고 적응하는 놀라운 능력에 있습니다. 이는 더 자연스럽고 직관적인 커뮤니케이션 인터페이스를 제공하여 인간과 기계 사이에 긴밀한 연결을 형성하고, 힘든 작업을 손쉬운 대화형 교환으로 바꿉니다. 이처럼 급성장하는 대규모 언어 모델(LLM)의 영역은 소프트웨어 애플리케이션에 대한 우리의 기대와 요구를 변화시켜, 개발자들을 애플리케이션이 사용되고 상호작용되는 미래로 이끌고 있습니다.
애플리케이션에서 LLM의 현재 과제
잠재력에도 불구하고, 개발자는 애플리케이션에서 ChatGPT와 같은 LLM을 구현할 때 LLM이 가져오는 과제를 해결해야 합니다.
첫째, LLM은 주로 공개적으로 이용 가능한 데이터로 학습되므로, 도메인별, 독점적 또는 비공개 정보의 미묘한 차이와 맥락이 더 필요할 때가 있습니다. 이러한 비공개 데이터 접근의 부족은 일부 전문 산업이나 애플리케이션에 맞춤화된 솔루션이나 응답을 제공하는 모델의 능력을 저해합니다.
두 번째 과제는 환각(hallucination)으로 알려져 있습니다. 이 용어는 LLM이 불완전하거나 부정확한 데이터를 기반으로 응답을 생성하는 경향을 의미합니다. LLM은 오직 학습된 데이터만을 바탕으로 답변하기 때문에, 더 많은 정보가 필요할 때 때때로 오해의 소지가 있거나 부정확하거나 완전히 조작된 응답을 만들어낼 수 있습니다.
또한 LLM은 최신 상태를 유지하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 학습 데이터는 종종 빠르게 오래된 것이 되며, GPT-3와 같은 모델의 경우 140만 달러에 달하는 상당한 재학습 비용 때문에 지식 기반이 정기적으로 업데이트되지 않습니다. 이러한 한계로 인해 응답에서 오래된 정보를 제공할 수 있습니다.
성능 관점에서 볼 때, 애플리케이션에 LLM을 사용하는 것은 비용이 많이 들고 느릴 수 있습니다. 이들은 토큰 기반 과금 시스템으로 작동하며, Chat GPT와 같은 LLM은 쿼리에 사용된 모든 토큰에 대해 요금을 부과합니다. 특히 대량의 문의나 반복적인 질문을 처리할 때 비용이 빠르게 증가할 수 있습니다. 또한 사용량이 많은 시간대에는 성능 문제가 발생하여 답답한 지연으로 이어질 수 있습니다. 추가로, LLM은 쿼리 프롬프트의 토큰 수에 엄격한 상한이 있어 상호작용의 복잡성과 길이를 제한합니다. 예를 들어 ChatGPT-3는 4,096개의 토큰 제한이 있고, GPT-4는 8,192개의 토큰 제한이 있습니다.
마지막으로, LLM이 사용하는 사전 학습 데이터는 변경할 수 없습니다. 학습 단계에 포함된 잘못되었거나 오래된 정보는 그대로 남게 되며, 현재로서는 학습 후 이러한 데이터를 수정, 정정 또는 제거할 방법이 필요합니다.
LLM으로 보강된 애플리케이션의 세계로 더 깊이 나아갈수록, 이러한 과제를 해결하는 것이 중요합니다. 이러한 과제를 극복하는 지점에서 Zilliz Cloud와 GPTCache 같은 혁신적인 솔루션이 등장하며, 이는 다음 섹션에서 살펴보겠습니다.
Zilliz Cloud와 GPTCache로 LLM 앱 보강하기
위에서 논의한 바와 같이, 애플리케이션에서 ChatGPT와 같은 대규모 LLM의 잠재력을 최대한 활용하려면 정확성, 정보의 적시성, 비용 효율성, 성능과 관련된 중요한 과제를 극복해야 합니다. Zilliz Cloud와 GPTCache 같은 혁신적인 솔루션은 이러한 문제에 대한 강력한 해답을 제공합니다.
정확성과 적시성 향상
Zilliz Cloud는 LLM이 생성한 응답의 정확성을 크게 향상시키고 지식 기반을 최신 상태로 유지하는 혁신적인 솔루션을 제공합니다.
개발자와 기업이 도메인별 최신 기밀 비공개 데이터를 LLM 외부에 안전하게 저장할 수 있도록 함으로써, Zilliz Cloud는 응답이 정확하고 관련성 있게 보장합니다. 사용자가 질문을 하면, LLM 애플리케이션은 임베딩 모델을 사용해 질문을 벡터로 변환합니다. 이후 Zilliz Cloud는 유사도 검색을 수행하여 쿼리와 관련된 top-k 결과를 제공합니다. 이러한 결과와 원래 질문은 LLM이 더 정확한 응답을 생성하기 위한 포괄적인 컨텍스트를 형성합니다. 이 접근 방식은 LLM이 불충분하거나 오래된 데이터로 인해 부정확하거나 조작된 정보를 생성할 수 있는 환각 문제를 완화합니다.
Retrieval Augmented Generation을 위해 Zilliz Cloud가 작동하는 방식
또한 Zilliz Cloud의 통합을 통해 지식 베이스를 정기적으로 업데이트할 수 있어, LLM이 항상 가장 최신의 정확한 정보에 접근할 수 있도록 보장합니다. 이 기능은 LLM이 오래된 데이터로 학습되는 문제를 해결하여, 사용자에게 최신 인사이트를 반영한 답변을 제공합니다.
비용 효율성과 성능 극대화
Zilliz Cloud와 GPTCache를 결합하면 운영 비용을 줄이고 LLM 앱의 성능을 향상시키는 생태계를 만들 수 있습니다.
GPTCache는 LLM 응답을 저장하는 오픈 소스 시맨틱 캐시입니다. 이 저장 기능은 반복적이거나 유사한 쿼리를 처리하는 데 특히 유용하며, 비용 증가와 응답 지연을 초래하는 불필요한 LLM 호출을 줄여 줍니다. 특히 사용량이 많은 피크 시간대에 효과적입니다. 이 생태계에서 사용자가 질문을 하면, Zilliz Cloud는 먼저 GPTCache에서 기존 응답이 있는지 확인합니다. Zilliz Cloud가 답변을 찾으면, 이를 사용자에게 빠르게 반환합니다. 결과를 찾지 못하면 Zilliz Cloud는 응답을 위해 쿼리를 LLM으로 보냅니다. 그런 다음 이 응답은 향후 사용을 위해 GPTCache에 저장되어 리소스 활용을 최적화합니다.
Zilliz Cloud와 GPTCache가 작동하는 방식
Zilliz Cloud와 GPTCache는 함께 작동함으로써 애플리케이션에서 LLM을 구현할 때의 과제를 극복하기 위한 강력한 솔루션을 제공합니다. 이러한 시너지는 AI 애플리케이션이 더 정확하고, 시의적절하며, 비용 효율적이고, 성능이 뛰어난 응답을 생성할 수 있는 환경을 만들어 사용자 경험과 상호작용을 크게 개선합니다.
CVP 스택으로 시작하여 LLM 앱 구축하기
LLM 애플리케이션을 향상시키기 위해 Zilliz Cloud와 GPTCache가 제공하는 강력한 솔루션을 살펴보았으므로, 다음 단계는 이러한 도구를 적용하고 자체 애플리케이션 구축을 시작하는 방법을 알아보는 것입니다. AI 기술의 흥미로운 발전인 the CVP Stack(ChatGPT/LLMs + 벡터 데이터베이스 + prompt-as-code)은 이 목표를 달성하기 위한 강력한 프레임워크를 제공합니다. 다음 섹션에서 이를 더 자세히 살펴보겠습니다.
이 분야가 처음인 분들에게 OSS Chat은 강력한 CVP 스택을 보여주는 훌륭한 사례입니다. OSS Chat은 GitHub와 같은 소스의 기반 정보를 사용하여 인기 있는 오픈 소스 소프트웨어에 대한 질문에 답하는 AI 챗봇입니다. 내부적으로 OSS Chat은 Retrieval Augmented Generation (RAG)를 위한 오픈 소스 CVP 스택인 Akcio로 구축되었습니다. 정보 검색 로직은 Ackio에서 표현되어 GitHub 리포지토리와 문서 페이지를 임베딩 벡터로 변환하고 벡터 데이터를 Zilliz Cloud에 저장합니다. 사용자가 오픈 소스 프로젝트에 대해 질문하면, Zilliz Cloud는 유사도 검색을 수행하여 가장 관련성이 높은 top-k 결과를 찾습니다. 이러한 결과와 사용자의 원래 질문은 LLM이 고품질 답변을 반환할 수 있도록 포괄적인 프롬프트로 재구성됩니다.
보다 상호작용적인 학습 경험을 제공하기 위해, 9월 7일에 OriginTrail 및 저희와 함께하는 웨비나에 참여해 보시기를 초대합니다. 이 세션에서는 LLM 앱 개발 프로세스를 더 깊이 살펴보며, LLM 앱 개발 분야의 경험 많은 개발자 및 전문가들과 직접 소통할 수 있습니다. Zilliz Cloud, GPTCache, LLM의 혁신적인 조합은 AI 애플리케이션 개발 환경에서 새로운 가능성을 열어줍니다. 이러한 획기적인 기술을 탐색하고 여정을 시작하기에 지금보다 더 좋은 때는 없습니다.
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