최근 몇 년간 대규모 언어 모델(LLM)의 발전은 다양한 산업에서 큰 변화를 일으키고 있습니다. LLM은 사람과 유사한 방식으로 텍스트를 생성하거나 질문에 답변할 수 있으며, 고객 지원, 의료, 법률, 콘텐츠 생성 등 수많은 분야에서 널리 활용되고 있습니다. 그러나 LLM의 성능을 극대화하고 지속적으로 개선하기 위해서는 LLMOps와 같은 체계적인 운영 관리가 필수적입니다.
출처 : Databricks (링크)
이전에 AIops vs MLops 라는 내용을 주제로 글을 작성한 적이 있었는데요. 거기에 LLMOps를 추가하자면, 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다:
LLMOps (Large Language Model Operations)는 대규모 언어 모델(LLM)의 개발, 배포, 관리에 특화된 운영 방식입니다.
주요 특징:
- LLM의 라이프사이클 관리 (미세 조정부터 유지 관리까지)
- 프롬프트 엔지니어링 및 LLM 관리
- 데이터 분석 및 실험 추적
- LLM을 위한 매니지드 모델 전환, 배포, 모니터링
참고로, 최근에 Foundation Model이 인기가 많아지면서, FMOps라는 용어도 거론이 많이 되는데, 개념만 살짝 언급하고 넘어가겠습니다.
출처: Nvidia 블로그 (링크)
FMOps (Foundation Model Operations)는 파운데이션 모델의 개발, 배포, 관리, 모니터링을 효율적으로 수행하기 위한 프레임워크와 프로세스입니다.
주요 특징:
- 파운데이션 모델의 선택 및 평가
- 대규모 데이터셋 관리 및 전처리
- 모델 미세 조정 및 적응
- 분산 학습 및 확장성 관리
- 모델 배포 및 서빙 최적화
- 지속적인 성능 모니터링 및 개선
- 다양한 모달리티(텍스트, 이미지, 오디오 등) 지원
- 데이터 프라이버시 및 규제 준수 관리
아래는 LLMOps/MLOps/AIOps의 특징을 좀 더 한눈에 보실 수 있게 정리한 테이블입니다.
| 특성 | LLMOps | AIOps | MLOps |
|---|---|---|---|
| 정의 | 대규모 언어 모델 운영 | IT 운영을 위한 AI | 머신러닝 운영 |
| 주요 초점 | 대규모 언어 모델 개발 및 배포 | IT 시스템 모니터링 및 자동화 | 일반 머신러닝 모델 개발 및 배포 |
| 핵심 기술 | 자연어 처리, 프롬프트 엔지니어링 | 빅데이터 분석, 이상 탐지 | 다양한 ML 알고리즘 및 프레임워크 |
| 데이터 유형 | 주로 대규모 텍스트 데이터 | IT 시스템 로그 및 메트릭 | 구조화/비구조화 데이터 |
| 주요 목적 | 자연어 이해 및 생성 능력 향상 | IT 운영 효율성 증대 | 다양한 비즈니스 문제 해결 |
| 확장성 관리 | 대규모 언어 모델 특화 | IT 인프라 전반 | 다양한 규모의 ML 모델 |
| 주요 작업 | 모델 미세조정, 프롬프트 최적화 | 문제 예측, 근본 원인 분석 | 모델 훈련, 배포, 모니터링 |
| 도구 예시 | Hugging Face, OpenAI API | Splunk, Datadog | MLflow, Kubeflow |
| 적용 분야 | 챗봇, 텍스트 생성, 번역 | IT 인프라 관리, 서비스 데스크 | 예측 분석, 이미지 인식, 추천 시스템 |
한편, RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 LLM의 한계를 보완하는 중요한 기술로 떠오르고 있습니다. RAG는 LLM이 단순히 학습된 데이터만이 아니라 외부에서 실시간으로 정보를 검색하여 더 정교하고 신뢰할 수 있는 응답을 생성할 수 있도록 돕습니다.
이번 포스트에서는 LLMOps와 RAG의 주요 개념, 이들이 함께 작동하는 방식, 그리고 실제 응용 사례를 통해 어떻게 이 두 기술이 LLM의 한계를 극복하고 새로운 가능성을 열어가는지 소개하고자 합니다.
1. LLMOps: 대규모 언어 모델 운영의 모든 것
LLMOps는 대규모 언어 모델의 개발, 운영, 배포, 유지보수에 이르는 모든 과정을 체계적으로 관리하는 개념입니다. 이를 통해 LLM의 성능을 극대화하고, 실시간으로 문제를 해결하며, 지속적인 모델 개선을 가능하게 합니다.
1.1 데이터 관리 및 전처리
LLM의 성공은 학습 데이터의 품질에 크게 좌우됩니다. 따라서 데이터 수집, 정제, 증강은 모델 개발의 첫 단계에서 매우 중요한 과정입니다.
- 데이터 수집: LLM은 대규모의 데이터를 필요로 합니다. 웹 문서, 책, 논문, 소셜 미디어 등 다양한 소스에서 데이터를 수집하여 학습에 사용합니다.
- 데이터 정제: 수집된 데이터에는 노이즈나 불필요한 정보가 포함될 수 있습니다. 이를 제거하고, 일관된 포맷으로 통일하는 작업이 필요합니다.
- 데이터 증강: 한정된 데이터를 더욱 다양하게 만들기 위해 기존 데이터를 변형하거나 새로운 데이터를 생성하여 모델의 일반화 성능을 향상시킵니다.
1.2 모델 개발 및 학습
데이터가 준비되면 LLM의 학습 단계로 넘어갑니다. 사전 학습(Pre-training)과 미세 조정(Fine-tuning)이 이 단계에서 이루어집니다.
- 사전 학습(Pre-training): LLM은 방대한 양의 데이터를 기반으로 언어의 기본적인 이해 능력을 학습합니다. 이 과정에서 모델은 문장의 구조와 단어 간의 관계를 파악하게 됩니다.
- 미세 조정(Fine-tuning): 특정 도메인이나 태스크에 맞춰 모델을 조정하는 단계입니다. 예를 들어, 의료 분야에 특화된 모델을 만들기 위해 의료 논문이나 자료로 모델을 추가 학습시킵니다.
- 프롬프트 엔지니어링: 모델이 입력된 질문에 대해 적절한 답변을 내도록 프롬프트(질문이나 지시)를 설계하고 최적화하는 작업입니다. 이를 통해 모델의 성능을 더욱 효과적으로 활용할 수 있습니다.
1.3 평가 및 검증
모델이 성공적으로 학습된 후, 그 성능을 평가하고 검증하는 것이 중요합니다.
- 성능 평가: 모델의 정확도, 일관성, 안전성 등의 다양한 지표를 통해 평가합니다. 특히 LLM의 경우, 생성된 텍스트가 문법적으로 정확하고 의미적으로 일관되는지 평가하는 것이 중요합니다.
- 편향성 검사: LLM은 학습된 데이터에 의존하기 때문에 편향된 데이터가 포함될 경우 모델도 편향된 답변을 할 수 있습니다. 이를 방지하기 위해 윤리적 검토와 편향성 검사 과정을 거칩니다.
- A/B 테스트: 모델의 여러 버전을 비교하여 최종적으로 가장 적합한 모델을 선택합니다. 이를 통해 실제 운영 환경에서의 성능을 미리 예측할 수 있습니다.
1.4 배포 및 서빙
모델이 학습되고 검증이 완료되면 실제 운영 환경에 배포해야 합니다.
- 모델 패키징: 학습된 모델을 운영 환경에 맞게 패키징하고, 필요한 경우 경량화하여 배포 준비를 합니다.
- 인프라 구축: GPU 서버, 로드 밸런서 등 대규모 트래픽과 연산을 처리할 수 있는 인프라가 필요합니다. 이를 통해 대규모 사용자가 동시에 모델을 사용할 수 있도록 합니다.
- API 개발: 모델을 외부에서 쉽게 사용할 수 있도록 API(Application Programming Interface)를 개발하여 서비스로 제공합니다.
1.5 모니터링 및 유지보수
배포된 모델은 지속적으로 모니터링하고 유지보수가 필요합니다.
- 성능 모니터링: 실시간으로 모델의 성능과 응답 품질을 모니터링합니다. 모델의 응답 시간이 지나치게 길어지거나 품질이 떨어지면 즉각적으로 수정할 수 있습니다.
- 피드백 수집: 사용자의 피드백과 오류 보고를 수집하여, 모델을 지속적으로 개선합니다.
- 지속적 학습(Continuous Learning): 새로운 데이터를 지속적으로 반영하여 모델을 학습시키고, 최신 트렌드와 정보에 맞춰 모델을 업데이트합니다.
2. RAG: LLM의 정보 검색 기능 강화
RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 LLM이 학습된 데이터 내에서만 작동하는 한계를 극복하기 위해 설계된 프레임워크입니다. LLM이 기존에 학습하지 않은 외부 데이터 소스에서 정보를 검색한 후, 이를 바탕으로 더 정확하고 풍부한 응답을 생성할 수 있도록 합니다.
2.1 RAG의 동작 원리
RAG는 두 가지 주요 단계를 통해 작동합니다:
1. 정보 검색(Retrieval): 사용자가 입력한 쿼리와 유사한 정보를 벡터 데이터베이스에서 검색합니다. 이때 벡터화된 문서와 쿼리를 비교하여 관련성이 높은 정보를 찾습니다.
2. 정보 생성(Generation): 검색된 정보와 사용자 쿼리를 결합하여 LLM이 최종 텍스트를 생성합니다. 이 과정에서 RAG는 외부 데이터를 실시간으로 활용하여 더 정확한 응답을 제공할 수 있습니다.
2.2 구조화된 데이터와 비구조화된 데이터
RAG는 구조화된 데이터와 비구조화된 데이터 모두를 처리할 수 있으며, 각각의 데이터 유형에 맞는 방식으로 정보를 검색하고 처리합니다.
비구조화된 데이터(Unstructured Data)
- 정의: 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오와 같이 정해진 구조나 형식이 없는 데이터를 말합니다.
- 예시: PDF 파일, 구글 문서, 위키 문서, 이미지, 비디오 등
- 처리 방법: 비구조화된 데이터는 텍스트 추출이나 이미지 인식 등의 과정을 거쳐 구조화된 정보로 변환됩니다. 예를 들어, OCR(Optical Character Recognition)을 사용하여 이미지에서 텍스트를 추출할 수 있습니다.
구조화된 데이터(Structured Data)
- 정의: 정해진 스키마에 따라 정렬된 데이터로, 주로 테이블 형태로 저장됩니다.
- 예시: SQL 데이터베이스, 고객 기록, 거래 내역 등
- 처리 방법: 구조화된 데이터는 쿼리 요청을 통해 신속하게 검색되고, 필요한 정보가 반환됩니다.
출처: 정보통신기술협회 용어사전 (링크)
2.3 RAG 데이터 파이프라인
RAG 시스템에서 데이터는 검색이 가능한 형식으로 전처리되고, 벡터화된 후 저장됩니다.
이러한 파이프라인은 데이터의 품질과 검색 속도에 큰 영향을 미칩니다.
- 데이터 수집: 외부 데이터 소스에서 문서나 텍스트를 수집하여 저장합니다.
- 문서 처리: 비구조화된 데이터를 텍스트로 변환하고, 메타데이터를 추출하여 검색에 용이한 형식으로 처리합니다.
- 청크 분할 및 임베딩: 대규모 문서를 일정 크기의 청크로 나누고, 이를 벡터화하여 벡터 데이터베이스에 저장합니다.
- 벡터 검색: 사용자의 쿼리도 벡터화한 후 벡터 데이터베이스에서 유사성을 기준으로 관련 문서나 청크를 검색합니다.
출처 : Databricks (링크)
3. RAG 에이전트: 정보 검색과 응답 생성을 연결하는 중추
RAG 에이전트는 검색된 데이터를 LLM에 전달하여 최종
응답을 생성하는 중요한 역할을 합니다. RAG 에이전트는 다음과 같은 단계로 작동합니다:
- 쿼리 전처리: 사용자가 입력한 질문이나 요청을 적절한 형식으로 변환하여 벡터 데이터베이스에서 검색할 수 있도록 준비합니다.
- 쿼리 벡터화: 사용자의 쿼리를 벡터로 변환하고, 데이터베이스에 저장된 문서와 유사성을 비교합니다.
- 정보 검색: 유사성이 높은 청크를 검색하고, 이를 LLM의 입력으로 사용합니다.
- 프롬프트 증강: 검색된 정보를 사용자의 질문과 결합하여 LLM이 적절한 답변을 생성할 수 있도록 프롬프트를 구성합니다.
- LLM 응답 생성: LLM은 검색된 정보와 사용자의 요청을 결합하여 응답을 생성합니다.
- 후처리: 생성된 응답에 비즈니스 규칙을 적용하거나 추가적인 검증 단계를 거쳐 최종 응답을 제공합니다.
출처 : Databricks (링크)
4. 평가 및 모니터링: LLMOps와 RAG 시스템의 지속적 개선
RAG 시스템의 성능을 유지하고 지속적으로 개선하기 위해서는 평가와 모니터링이 필수적입니다.
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평가: 모델이 학습되고 운영되기 전, 성능 지표를 평가하여 개선할 부분을 찾아냅니다. 검색된 데이터와 생성된 텍스트의 일관성과 정확성을 평가하는 것이 중요합니다.
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모니터링: 운영 환경에서 실시간으로 성능을 모니터링하고, 필요시 즉각적으로 조치를 취합니다. LLM이 생성하는 응답의 품질과 검색 속도, 비용 등을 추적합니다.
5. RAG와 LLMOps의 실제 응용 사례
5.1 고객 서비스 챗봇
고객의 질문에 실시간으로 관련 정보를 검색하고, 정확한 답변을 제공하는 챗봇을 RAG 기반으로 구현할 수 있습니다. 예를 들어, 고객이 특정 제품에 대한 정보를 요청하면, RAG 시스템은 회사 내부의 매뉴얼, FAQ 등을 검색하여 고객에게 적절한 답변을 제공합니다.
출처 : LG CNS (링크)
5.2 법률 및 의료 분야
RAG는 법률 및 의료 분야에서도 매우 유용하게 활용될 수 있습니다. 법률 문서나 의료 논문에서 관련 정보를 검색하고, 이를 기반으로 법률 상담이나 진료 정보를 제공할 수 있습니다. 이때 RAG는 최신 판례나 의료 지침을 실시간으로 검색하여 신뢰성 있는 정보를 제공합니다.
출처 : (논문) How Does NLP Benefit Legal System: A Summary of Legal Artificial Intelligence?
Conclusion
LLMOps와 RAG는 LLM을 보다 효과적으로 운영하고, 그 한계를 극복할 수 있는 강력한 도구입니다. LLMOps는 모델의 전체 라이프사이클을 관리하고 최적화하는 데 필수적인 역할을 하며, RAG는 외부 정보를 실시간으로 검색하여 더 정확하고 유용한 답변을 제공할 수 있도록 도와줍니다.
이 두 기술이 결합되면, 고객 서비스, 법률 상담, 의료 정보 제공 등 다양한 분야에서 더욱 발전된 인공지능 솔루션을 제공할 수 있습니다. 앞으로도 LLMOps와 RAG는 인공지능 운영의 핵심 기술로 자리 잡아, 다양한 산업에 혁신을 가져올 것입니다.
유첨
아래 주요 용어를 통해 개념을 쉽게 이해하고, 이러한 기술들이 다양한 응용 분야에서 어떻게 사용될 수 있는지 명확하게 파악할 수 있습니다.
1. LLM (Large Language Model)
대규모 언어 모델로, 수십억 개의 매개변수를 학습하여 인간과 유사한 텍스트를 생성할 수 있는 모델입니다. 번역, 요약, 질문 응답 등 다양한 자연어 처리(NLP) 태스크에서 사용되며, OpenAI의 GPT나 Google의 BERT 같은 모델이 대표적입니다.
2. RAG (Retrieval-Augmented Generation)
RAG는 외부 데이터베이스에서 실시간으로 관련 정보를 검색하고, 이를 바탕으로 LLM이 더 정확한 응답을 생성할 수 있도록 돕는 프레임워크입니다. 이는 LLM이 학습한 데이터 외에도 최신 정보나 특정 도메인 지식을 활용할 수 있게 해줍니다.
3. RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)
RLHF는 인간의 피드백을 바탕으로 모델을 학습시켜 성능을 향상시키는 기법입니다. 이를 통해 모델은 더 인간적인 답변을 생성하거나, 특정 상황에서 불필요한 오류를 줄일 수 있습니다.
4. 프롬프트 체이닝 (Prompt Chaining)
프롬프트 체이닝은 여러 개의 프롬프트를 순차적으로 연결하여 복잡한 작업을 단계적으로 수행하는 방법입니다. 이 기술을 통해 모델은 더 복잡한 문제를 해결하고, 단계적인 논리적 프로세스를 따를 수 있습니다.
5. 가드레일 (Guardrails)
가드레일은 모델의 출력을 제어하고 안전성을 보장하는 장치로, 윤리적 문제를 방지하거나 잘못된 응답을 제한하는 역할을 합니다. 이를 통해 모델의 출력이 비즈니스 규칙이나 규제 요구 사항을 준수할 수 있습니다.
6. 토크나이저 (Tokenizer)
텍스트를 모델이 처리할 수 있는 작은 단위인 '토큰'으로 분할하는 도구입니다. 모델의 입력을 텍스트에서 토큰으로 변환하고, 출력된 토큰을 다시 텍스트로 변환하는 과정에서 핵심적인 역할을 합니다.
7. 임베딩 (Embedding)
임베딩은 텍스트, 이미지, 오디오 등의 데이터를 고차원 벡터 공간으로 변환하는 기술입니다. 이를 통해 텍스트의 의미를 수치화하여 모델이 처리할 수 있는 형식으로 만들고, 유사한 의미를 가진 데이터는 벡터 공간에서 가까운 위치에 놓이게 됩니다.
8. 파인튜닝 (Fine-tuning)
파인튜닝은 사전 학습된 LLM을 특정 도메인이나 태스크에 맞게 추가로 학습시키는 과정입니다. 예를 들어, 의료나 법률과 같은 특정 분야에 특화된 모델을 만들기 위해 파인튜닝을 사용합니다.
9. 프롬프트 엔지니어링 (Prompt Engineering)
프롬프트 엔지니어링은 LLM에 효과적인 지시를 주기 위해 입력 텍스트(프롬프트)를 설계하고 최적화하는 과정입니다. 이 과정은 모델이 주어진 작업에서 최상의 성능을 발휘하도록 도와줍니다.
10. 벡터 데이터베이스 (Vector Database)
벡터 데이터베이스는 텍스트, 이미지, 오디오 등의 데이터를 벡터로 변환하여 저장하고 빠르게 검색할 수 있는 특수한 데이터베이스입니다. RAG 시스템에서 검색된 정보를 기반으로 LLM이 더욱 정교한 응답을 생성할 수 있도록 도와줍니다. 벡터화된 데이터는 유사성을 기준으로 검색되므로, 벡터 데이터베이스는 대규모 데이터에서 효율적인 검색을 가능하게 합니다.
11. 제로샷/퓨샷 학습 (Zero-shot/Few-shot Learning)
제로샷 학습은 모델이 특정 태스크에 대해 추가 학습 없이 수행할 수 있는 능력을 의미하며, 퓨샷 학습은 적은 수의 예시만으로 태스크를 수행하는 능력을 의미합니다. 이를 통해 모델은 새로운 작업에 대한 적응력을 높일 수 있습니다.
12. 모델 압축 (Model Compression)
모델 압축은 대규모 LLM을 더 작고 효율적인 모델로 변환하는 기술입니다. 이는 모델의 배포 및 실행 속도를 개선하고, 자원 사용을 줄이기 위해 필요합니다.
13. 연속 학습 (Continuous Learning)
연속 학습은 모델을 지속적으로 업데이트하여 새로운 데이터와 트렌드를 반영하는 과정입니다. 이를 통해 모델은 최신 정보를 반영하고, 시간이 지남에 따라 성능을 유지하거나 향상시킬 수 있습니다.
14. 파싱 (Parsing)
파싱은 데이터를 분석하여 구조화된 형식으로 변환하는 과정입니다. 자연어 처리에서는 텍스트를 문법적 단위로 분석하여 의미를 파악하고, 컴퓨터 과학에서는 프로그램의 소스 코드를 구문 분석하여 실행 가능한 코드로 변환합니다. 예를 들어, JSON 파일을 파싱하여 키-값 쌍으로 데이터를 추출하는 것이 그 예입니다.
