"LLM"은 "Large Language Model"의 약어로, 큰 규모의 언어 모델을 가리킵니다. 언어 모델은 인간의 언어를 이해하고 생성하는 인공지능 시스템으로, 텍스트 데이터를 학습하여 문장, 문단 또는 문서를 생성하거나 이해할 수 있습니다. LLM은 특히 대량의 텍스트 데이터를 기반으로 학습되어 높은 수준의 언어 이해와 생성 능력을 가지고 있습니다.
LLM은 기본적으로 통계적인 방법이나 규칙 기반의 접근 방식보다 데이터 주도(data-driven) 방식으로 작동합니다. 이러한 모델은 큰 양의 텍스트 데이터를 분석하여 문법, 의미, 맥락 등을 학습하고, 이를 기반으로 새로운 문장을 생성하거나 주어진 문장을 이해하려고 합니다.
GPT (Generative Pre-trained Transformer)는 대표적인 LLM의 한 예입니다. GPT 모델은 Transformer라는 구조를 사용하여 만들어졌으며, 이는 주로 언어 관련 작업에 사용되는 인공지능 아키텍처입니다. GPT 모델은 수억 개에서 수조 개에 이르는 텍스트 토큰(단어나 문자)을 처리하고, 이를 바탕으로 문장을 생성하거나 완성하는 데 사용될 수 있습니다.
LLM은 자연어 이해, 기계 번역, 텍스트 생성, 질의응답 시스템, 요약 등 다양한 언어 관련 작업에 활용됩니다. 이 모델들은 기업, 연구 기관, 개발자 등 다양한 분야에서 활발하게 사용되며, 인간과 기계 간의 언어 커뮤니케이션을 가능케 하는 중요한 기술 중 하나입니다.
챗봇(Chatbot)은 사용자와 컴퓨터 또는 인공지능 시스템 간의 대화를 모방하며, 자연어를 사용하여 사용자의 질문에 응답하거나 작업을 수행하는 프로그램이나 시스템을 가리킵니다. 챗봇은 주로 텍스트 기반으로 작동하지만, 음성 기반 대화를 처리하는 음성 챗봇도 있습니다. 챗봇은 사용자와의 상호작용을 통해 정보 제공, 서비스 제공, 업무 자동화 등 다양한 목적으로 활용될 수 있습니다.
챗봇은 다양한 기술과 알고리즘을 활용하여 만들어집니다. 최근에는 인공지능 기술 중 하나인 "자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)" 기술의 발전으로 인해 더욱 더 정교한 챗봇이 개발되고 있습니다. 다양한 NLP 모델과 기술을 사용하여 사용자의 질문을 이해하고 의미를 파악한 후, 적절한 답변이나 작업을 수행할 수 있도록 구성됩니다.
챗봇은 여러 분야에서 활용되며, 몇 가지 예시로는:
- 고객 지원: 고객의 문의나 문제를 처리하거나 해결책을 제공하는데 사용됩니다. 사용자의 질문을 빠르게 대답하고 필요한 정보를 제공하여 고객 서비스 경험을 향상시킵니다.
- 온라인 판매 및 마케팅: 쇼핑 웹사이트나 앱에서 상품에 대한 정보를 제공하거나 추천해주며, 구매 과정을 돕는 역할을 합니다.
- 학습 및 교육: 학생들이나 사용자들에게 학습 자료, 퀴즈, 과제 등을 제공하고 지원하는 데 사용됩니다.
- 정보 검색: 사용자가 원하는 정보나 답변을 빠르게 검색하여 제공해줍니다.
- 업무 자동화: 반복적이고 간단한 작업을 자동으로 수행하거나 업무 프로세스를 관리하는 데 활용됩니다.
- 음성 비서: 음성 챗봇은 음성 명령을 이해하고 처리하여 음성 기반의 상호작용을 제공합니다.
챗봇은 기본적인 규칙 기반 접근부터, 머신 러닝과 딥 러닝을 활용한 복잡한 모델까지 다양한 방식으로 구현될 수 있습니다. 이러한 기술의 발전으로 챗봇은 더욱 인간과 유사한 대화와 복잡한 작업 수행 능력을 가지고 발전하고 있습니다.
1. 비공개 정보 수집과 가공:
- 비공개 정보는 노션, PDF 등 다양한 소스로부터 수집됩니다.
- 수집된 정보는 의미적으로 유사한 내용들로 묶여 적절한 크기의 "덩어리"로 분할됩니다.
- LLM은 이 비공개 정보를 학습하지 않았으므로, 정보 자체에 대한 직접적인 답변은 불가능합니다.
- 이러한 정보 덩어리들은 임베딩 모델을 사용하여 벡터화됩니다. 임베딩은 정보의 핵심을 추출하여 수치화하는 작업으로, 결과적으로 벡터(실수의 배열)로 표현됩니다.
- 대표적인 임베딩 모델 중 하나인 OpenAI의 "text-embedding-ada-002"는 하나의 정보 덩어리를 받아 1536개의 숫자로 구성된 벡터를 생성합니다.
- 생성된 벡터는 정보 덩어리의 핵심적인 의미를 나타내며, 나중에 찾기 쉽도록 인덱싱되어 벡터 데이터베이스에 저장됩니다.
2. 정보 검색 및 가져오기:
- 사용자가 질문을 채팅 형태로 입력하면, 이 질문도 벡터로 임베딩됩니다.
- 벡터 데이터베이스는 이러한 벡터와 가장 유사한 정보 벡터를 찾아냅니다.
- 유사도 측정을 위해 일반적으로 코사인 유사도, 유클리디안 거리, 내적 등의 지표를 활용합니다.
- 벡터 데이터베이스는 가장 관련 있는 정보 벡터를 검색하여 해당 정보 덩어리를 찾아낸 후, 원본 문자 형태로 회신합니다.
3. LLM을 활용한 답변 생성:
- 사용자의 질문을 LLM에 전달하여 답변을 생성합니다.
- LLM은 비공개 지식 정보를 바탕으로 답변을 생성하며, 답변의 출처(비공개 정보)도 함께 반환됩니다.
- 이렇게 생성된 답변은 사용자의 질문에 대한 응답으로 제공됩니다.
4. 추가 고려 사항:
- 시계열적 정보의 처리: 시간에 따라 변화하는 정보의 경우, 이를 벡터화하기 위한 효과적인 방법을 고려해야 합니다. 예를 들어, 최신 정보와 예전 정보의 가중치 조절 등이 고려될 수 있습니다.
- 정보 덩어리 크기 결정: 정보를 적절한 크기로 나누는 것은 중요한 과제입니다. 하나의 의미있는 단위로 묶어서 벡터화되어야 하며, 미시적 또는 거시적인 층위로도 나눠질 수 있습니다.
- 인공지능의 역할 확대: 미래에는 인공지능이 벡터화 기준을 판단하고 정보를 적절하게 나누어 줄 수 있을 것으로 예상됩니다.
이와 같은 절차를 통해 LLM 기반 챗봇을 활용하여 비공개 정보를 효과적으로 소통하고 답변을 생성할 수 있습니다.
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