[DEV]RAG를 수행하기 위한 7가지 AI 오픈소스 라이브러리

🎃 검색 증강 생성(RAG)이란 무엇인가?

• 관련 정보 검색과 응답 생성을 결합한 AI 기술

• 먼저 외부 소스(문서나 데이터베이스 등)에서 데이터를 검색한 다음 이 정보를 사용하여 보다 정확하고 문맥에 맞는 답변을 생성하는 방식으로 작동

• AI는 학습된 내용에만 의존하지 않고 사실에 기반한 더 나은 답변 제공 지원

🎃 검색 증강 생성(RAG)은 어떻게 작동하나?

1. 사용자 질문 > RAG는 데이터베이스, 웹사이트, 문서 등 다양한 데이터 소스를 검색통해 관련 정보 서치

2. 검색된 정보 + 원래 질문 = 더 많은 정보를 제공하는 프롬프트 생성

3. 이렇게 향상된 프롬프트 > 언어 모델에 입력 > 질문과 관련성이 높고 검색된 정보가 보강된 답변 생성

4. 이 프로세스를 통해 AI는 사전 학습된 기능과 함께 외부 지식 소스를 활용하여 보다 정확하고 최신의 문맥 인식 답변 제공

   
   

🎃 검색 증강 생성(RAG)은 AI 모델에 어떤 도움을 주나?

RAG는 실제 세계의 외부 데이터로 내부 지식을 보강하여 AI의 신뢰성과 최신성을 높입니다. 또한 RAG는 몇 가지 주요 방식으로 AI 모델을 개선합니다:

1. 최신 정보에 대한 액세스: RAG는 문서, 데이터베이스 또는 웹과 같은 외부 소스에서 관련성 있는 실시간 정보 검색. 즉, AI는 학습 데이터가 오래된 경우에도 정확한 응답 제공 가능

2. 정확도 향상: RAG는 AI의 학습된 지식에만 의존하지 않고 가장 관련성이 높은 데이터를 기반으로 모델이 답변을 생성. 따라서 답변이 더욱 정확하고 사실에 근거함

3. 문맥 이해도 향상: 검색된 데이터를 사용자의 쿼리와 결합함으로써 RAG는 보다 맥락에 맞는 답변을 제공할 수 있으므로 AI의 답변이 상황에 더욱 맞춤화되고 구체적

4. 환각 감소: 순수 AI 모델은 때때로 정보를 '환각'하거나 구성하는 경우가 있는데, RAG는 검색된 사실적인 데이터에 근거하여 응답함으로써 부정확하거나 조작된 정보의 가능성 줄임

🎃 검색 증강 생성을 위한 7가지 오픈 소스 라이브러리

RAG를 수행하는 데 도움이 되는 몇 가지 오픈 소스 라이브러리는 문서 색인부터 검색, 언어 모델과의 통합에 이르기까지 RAG 시스템을 효율적으로 구현하는 데 필요한 도구와 프레임워크를 제공합니다.

1. SWIRL

• https://github.com/swirlai/swirl-search

• 검색 증강 세대(RAG) 애플리케이션을 구동하는 오픈 소스 AI 인프라 소프트웨어

• 특징

  • 데이터를 이동하거나 복사하지 않고도 데이터 소스 전반에서 빠르고 안전하게 검색할 수 있게 함으로써 AI 파이프라인 향상

  • SWIRL은 방화벽 내부에서 작동하여 데이터 보안을 보장하는 동시에 구현 간편하여 프라이빗 클라우드 내에서 빠르고 안전하게 AI 배포

  • 20개 이상의 대규모 언어 모델(LLM)과 원활하게 통합

  • 안전한 데이터 액세스 및 규정 준수를 위해 구축

  • 100개 이상의 애플리케이션에서 데이터 가져오기 지원

2. Cognita

• https://github.com/truefoundry/cognita

• 프로덕션에 바로 사용할 수 있는 모듈식 검색 증강 세대(RAG) 시스템을 구축하기 위한 오픈 소스 프레임워크

• 특징

  • RAG 구성 요소를 구성하여 로컬에서 쉽게 테스트하고 대규모 배포

  • 다양한 문서 검색기, 임베딩을 지원하며 완전한 API 기반이므로 다른 시스템과 원활하게 통합

  • 확장 가능한 RAG 시스템을 위한 모듈식 설계

  • 비전문가도 문서 및 Q&A와 상호작용할 수 있는 UI

  • 증분 인덱싱으로 변경 사항을 추적하여 컴퓨팅 부하 낮춤

3. LLM-Ware

• https://github.com/llmware-ai/llmware

• 엔터프라이즈급 검색 증강 생성(RAG) 파이프라인을 구축하기 위한 오픈 소스 프레임워크

• 특징

  • 비공개로 안전하게 배포할 수 있는 소규모의 전문화된 모델을 통합하도록 설계되어 복잡한 엔터프라이즈 워크플로우에 적합

  • 엔터프라이즈 작업에 최적화된 50개 이상의 미세 조정된 소규모 모델 제공

  • 확장 가능한 모듈식 RAG 아키텍처 지원

  • GPU 없이도 실행할 수 있어 경량 배포 가능

4. RAG Flow

• https://github.com/infiniflow/ragflow

• 심층적인 문서 이해를 이용한 검색 증강 생성(RAG)에 초점을 맞춘 오픈 소스 엔진

• 특징

  • 이 엔진을 통해 사용자는 정형 및 비정형 데이터를 통합하여 인용에 기반한 효과적인 질의응답 가능

  • 이 시스템은 간편한 배포 옵션과 함께 확장 가능한 모듈식 아키텍처 제공

  • 복잡한 데이터 형식을 처리할 수 있는 심층적인 문서 이해 기능 내장

  • 환각 위험을 줄인 근거 기반 인용

  • PDF, 이미지, 구조화된 데이터 등 다양한 문서 유형 지원

5. 그래프 RAG

• https://github.com/microsoft/graphrag

• 구조화된 지식 그래프를 통합하여 LLM 결과를 향상시키도록 설계된 모듈식 그래프 기반 검색 증강 생성(RAG) 시스템

• 특징

  • 개인 데이터로 고급 추론을 지원하므로 기업 및 연구 애플리케이션에 이상적

  • 지식 그래프를 사용해 데이터 검색을 구조화하고 향상

  • 비공개 데이터 처리가 필요한 복잡한 엔터프라이즈 사용 사례에 맞게 맞춤화

  • 대규모 배포를 위해 Microsoft Azure와의 통합지원

6. Haystack

• https://github.com/deepset-ai/haystack

• 프로덕션에 바로 사용할 수 있는 LLM 애플리케이션을 구축하기 위한 오픈 소스 AI 오케스트레이션 프레임워크

• 특징

  • 사용자는 모델, 벡터 데이터베이스, 파일 변환기를 연결하여 RAG, 질문 답변, 시맨틱 검색과 같은 고급 시스템 구축 가능

  • 검색, 임베딩, 추론 작업을 위한 유연한 파이프라인

  • 다양한 벡터 데이터베이스 및 LLM과의 통합 지원

  • 기성 모델과 미세 조정된 모델을 모두 사용자 정의

7. Storm

• https://github.com/stanford-oval/storm

• 한 주제를 조사하고 인용이 포함된 전체 길이의 보고서를 생성하는 LLM 기반 지식 큐레이션 시스템

• 특징

  • 고급 검색 방법을 통합하고 다각도의 질문을 지원하여 생성된 콘텐츠의 깊이와 정확성을 향상

  • 근거에 입각한 인용을 통해 위키백과와 유사한 문서 생성

  • 인간과 AI의 협업 지식 큐레이션 지원

  • 외부 검색 소스를 지원하는 모듈식 설계

🎃 검색 증강 생성의 과제

• 데이터 연관성: 검색된 문서가 쿼리와 관련성이 높은지 확인하는 것은 특히 규모가 크거나 노이즈가 많은 데이터 세트의 경우 문제 가능성

• 지연 시간: 외부 소스를 검색하면 오버헤드가 추가되어 특히 실시간 애플리케이션에서 응답 시간이 느려질 가능성

• 데이터 품질: 품질이 낮거나 오래된 데이터는 부정확하거나 오해의 소지가 있는 AI 생성 응답으로 이어질 가능성

• 확장성: 성능을 유지하면서 대규모 데이터 세트와 높은 사용자 트래픽을 처리하는 것은 복잡 가능성

• 보안: 특히 기업 환경에서는 데이터 프라이버시를 보장하고 민감한 정보를 안전하게 처리하는 것이 매우 중요

보다 상세한 내용은 원문을 참고하셔도 좋습니다. ^^

• source: https://dev.to/vectorpodcast/7-ai-open-source-libraries-to-build-rag-agents-ai-search-27bm?context=digest