검색 증강 생성(Retrieval Augmented Generation, RAG)은 생성형 AI와 대규모 언어 모델(LLM) 기반 애플리케이션 분야에서 가장 널리 적용되는 기술 중 하나입니다. Databricks 보고서에 따르면, LLM 기반 애플리케이션의 60% 이상이 어떤 형태로든 RAG를 사용하고 있습니다. 연간 약 40%의 성장률을 보이는 글로벌 LLM 시장에서 RAG는 반드시 숙달해야 할 핵심 기술 중 하나입니다.
인공지능이 비즈니스 운영의 핵심으로 자리잡으면서, 단순히 모델을 개발하는 것을 넘어 안정적이고 확장 가능한 AI 시스템을 운영하는 것이 중요해졌습니다. 이러한 맥락에서 RAGOps(Retrieval-Augmented Generation Operations)는 MLOps와 LLMOps를 넘어선 새로운 운영 프레임워크로 주목받고 있습니다.
RAGOps란 무엇인가?
RAGOps는 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation) 시스템의 구축, 배포, 모니터링, 그리고 유지보수를 체계적으로 관리하는 운영 방법론입니다. RAG는 대규모 언어 모델(LLM)의 능력을 외부 지식 베이스와 결합하여 더 정확하고 최신의 정보를 제공하는 AI 아키텍처입니다.
기존의 LLM이 훈련 데이터에만 의존하는 것과 달리, RAG 시스템은 실시간으로 관련 정보를 검색하여 응답을 생성합니다. 이는 마치 전문가가 답변하기 전에 최신 자료를 참조하는 것과 같은 방식입니다.
왜 RAGOps가 필요한가?
1. 정보의 정확성과 최신성 보장
전통적인 LLM은 훈련된 시점까지의 정보만을 알고 있어, 최신 정보나 특정 도메인의 전문 지식에 대해서는 한계가 있습니다. RAG 시스템은 이러한 문제를 해결하지만, 동시에 복잡한 운영상의 도전과제를 가져옵니다.
RAGOps가 없다면 다음과 같은 문제들이 발생할 수 있습니다:
- 데이터 품질 저하: 지속적으로 업데이트되는 지식 베이스의 품질 관리 부재
- 검색 성능 악화: 인덱싱과 검색 알고리즘의 최적화 없이는 시간이 지날수록 성능이 떨어짐
- 일관성 부족: 여러 데이터 소스 간의 정합성 문제
- 확장성 한계: 데이터량이 증가할 때 시스템 성능 저하
2. 복잡한 데이터 파이프라인 관리
RAG 시스템은 다음과 같은 복잡한 구성 요소들을 포함합니다:
- 다양한 형태의 데이터 소스 (문서, 데이터베이스, API 등)
- 데이터 전처리 및 청킹(chunking) 프로세스
- 벡터 데이터베이스와 임베딩 시스템
- 검색 및 순위 매기기 알고리즘
- LLM과의 통합 및 응답 생성
이러한 구성 요소들이 원활하게 작동하려면 체계적인 운영 프레임워크가 필요합니다.
3. 비즈니스 연속성과 신뢰성
기업 환경에서는 AI 시스템의 가용성과 안정성이 비즈니스 연속성에 직접적인 영향을 미칩니다. RAGOps는 다음을 보장합니다:
- 24/7 시스템 가용성
- 데이터 업데이트 중에도 서비스 중단 없음
- 오류 발생 시 자동 복구 메커니즘
- 성능 저하 시 즉시 알림 및 대응
RAGOps 운영 방법론의 예
다음은 인도 출신의 “Abhinav Kimothi”의 글을 인용한 RAG Ops에 대한 포스트를 소개합니다. AI, 데이터 분석 분야에 종사하고 있는 커뮤니티 활동가이며, 저자의 포스트(https://towardsdatascience.com/ragops-guide-building-and-scaling-retrieval-augmented-generation-systems-3d26b3ebd627/) 참고 하여 작성된 내용입니다.
주 내용은 아래와 같습니다.
RAGOps 스택의 구조
RAGOps 스택은 세 가지 주요 카테고리로 구성된 레이어로 시각화할 수 있습니다:
- Critical Layers: RAG 시스템 운영에 필수적인 기본 요소. 이 레이어 중 하나라도 누락되거나 불완전하면 RAG 시스템이 실패할 가능성이 높습니다.
- Essential Layers: 시스템의 성능, 신뢰성 및 안전성을 위해 중요한 레이어. 이러한 필수 구성 요소는 사용자에게 가치를 제공하는 표준을 시스템에 부여합니다.
- Enhancement Layers: 시스템의 효율성, 확장성 및 사용성을 개선하는 레이어. 이러한 구성 요소는 RAG 시스템을 더 좋게 만들고 최종 요구 사항에 따라 결정됩니다.
Critical Layer: RAG 시스템의 기반
Critical Layer는 RAG 시스템의 두 가지 핵심 파이프라인인 인덱싱 파이프라인과 생성 파이프라인을 가능하게 합니다. 스택에 필수적인 네 가지 레이어가 있습니다.
1. 데이터 레이어
데이터 레이어는 소스 시스템에서 데이터를 수집하고, 사용 가능한 형식으로 변환하며, 효율적인 검색을 위해 저장하는 역할을 담당합니다. 다음과 같은 세 가지 구성 요소를 가질 수 있습니다:
- 데이터 수집 구성 요소: 데이터베이스, 콘텐츠 관리 시스템, 파일 시스템, API, 장치 등과 같은 소스 시스템과 인터넷에서 데이터를 수집합니다.
- 데이터 변환 구성 요소: 수집된 데이터를 원시 형태에서 사용 가능한 형태로 변환합니다. 청킹, 임베딩, 정리, 메타데이터 생성 등의 프로세스가 이 레이어의 책임입니다.
- 데이터 저장 구성 요소: 빠르고 효율적인 검색을 허용하는 방식으로 변환된 데이터를 저장합니다. 여기에는 문서 저장, 벡터 저장 및 그래프 저장이 포함됩니다.
강력한 데이터 레이어는 효율적인 RAG 시스템의 기초입니다. 데이터 레이어는 모델의 미세 조정이 필요할 때도 유용합니다.
2. 모델 레이어
LLM, 임베딩 등과 같은 기초 모델은 생성형 AI 애플리케이션을 가능하게 합니다. 이들은 오픈 소스이거나 서비스 제공업체가 제공하는 독점 모델일 수 있습니다. 일부는 사용자 정의 훈련되거나 미세 조정될 수 있습니다. 모델 레이어의 구성 요소는 다음과 같습니다:
- 모델 라이브러리: 애플리케이션을 위해 선택된 모델 목록을 포함합니다. 사전 훈련된 LLM(기초 모델), 미세 조정된 모델, 임베딩 모델 및 작업별 모델을 포함할 수 있습니다.
- 모델 훈련 및 미세 조정 구성 요소: 사용자 정의 데이터에서 사용자 정의 모델을 구축하고 기초 모델을 미세 조정하는 역할을 담당합니다.
- 추론 최적화 구성 요소: 빠르고 비용 효율적으로 응답을 생성하는 역할을 담당합니다.
3. 모델 배포 레이어
모델 배포는 RAG 시스템을 애플리케이션 레이어에서 사용할 수 있도록 하는 역할을 합니다. 모델의 인프라를 처리합니다. 모델 배포에는 네 가지 주요 방법이 있습니다:
- 완전 관리형 배포: 독점 모델 제공업체에서 제공할 수 있으며, 모델 배포, 서빙 및 확장을 위한 모든 인프라는 이러한 제공업체에 의해 관리되고 최적화됩니다.
- 자체 호스팅 배포: 클라우드 VM 제공업체에 의해 가능합니다. 모델은 프라이빗 클라우드 또는 온프레미스에 배포되며, 인프라는 애플리케이션 개발자가 관리합니다.
- 로컬/에지 배포: 데이터 개인 정보 보호, 지연 시간 감소 및 오프라인 기능을 보장하기 위해 로컬 하드웨어 또는 에지 장치에서 최적화된 모델 버전을 실행하는 것을 포함합니다.
4. 애플리케이션 오케스트레이션 레이어
애플리케이션 오케스트레이션 레이어는 시스템의 다른 레이어 간의 상호 작용을 관리하는 역할을 합니다. 오케스트레이션 레이어의 주요 구성 요소는 다음과 같습니다:
- 쿼리 오케스트레이션 구성 요소: 사용자 쿼리를 수신하고 오케스트레이션하는 역할을 담당합니다. 쿼리 분류, 쿼리 확장, 쿼리 재작성 등과 같은 모든 검색 전 쿼리 최적화 단계는 이 구성 요소에 의해 오케스트레이션됩니다.
- 검색 조정 구성 요소: 다양한 검색 로직을 호스팅합니다. 쿼리 오케스트레이션 모듈의 입력에 따라 적절한 검색 방법(밀집 검색 또는 하이브리드 검색 등)을 선택하고 데이터 레이어와 상호 작용합니다.
- 생성 조정 구성 요소: 이전 구성 요소에서 쿼리와 컨텍스트를 수신하고 모든 검색 후 단계를 조정합니다. 주요 기능은 모델 레이어와 상호 작용하고 LLM에 출력을 생성하도록 프롬프트하는 것입니다.
- 다중 에이전트 오케스트레이션 구성 요소: 여러 에이전트가 특정 작업을 처리하는 에이전트 RAG에 사용됩니다.
- 워크플로우 자동화 구성 요소: 때로는 다른 구성 요소 간의 흐름과 데이터 이동을 관리하는 데 사용될 수 있습니다.
이 네 가지 Critical Layer는 핵심 RAG 시스템을 완성합니다. 이 핵심 시스템은 RAG 시스템과 사용자 간의 인터페이스 역할을 하는 최종 소프트웨어 애플리케이션 레이어와 상호 작용할 수 있습니다.
Essential Layer: RAG 시스템의 성능과 안정성 향상
Essential Layer는 시스템을 평가하거나 모니터링하지 않습니다. 웹 애플리케이션은 또한 사이버 공격에 취약합니다. 지연 시간과 비용은 생성형 AI 분야에서 점점 더 큰 우려 사항이 되고 있습니다. 이러한 과제를 해결하고 RAG 시스템을 실행 가능하게 만들기 위해 필수 레이어가 도움이 됩니다.
1. 프롬프트 엔지니어링
핵심 애플리케이션 오케스트레이션 레이어는 RAG 시스템의 구성 요소 간의 조정을 담당하며 LLM에 입력으로 전송되는 프롬프트(또는 지시)도 관리합니다. 이는 소규모 시스템에서는 오케스트레이션 레이어에 의해 독립적으로 관리할 수 있지만, 더 복잡한 시스템에서는 프롬프트 수가 수백 또는 수천 개가 될 수 있습니다. 잘못된 프롬프트는 환각과 불완전한 응답으로 이어집니다. 따라서, 프롬프트를 작성하고 관리하기 위한 별도의 레이어가 필수적입니다.
2. 평가 레이어
시스템의 검색 정확도, 컨텍스트 관련성, 충실도 및 답변 관련성의 정기적인 평가는 응답의 품질을 보장하는 데 필요합니다. TruEra의 TruLens, Ragas, Weights & Biases는 평가에 일반적으로 사용되는 플랫폼 및 프레임워크입니다.
3. 모니터링 레이어
평가는 시스템 개발 중에 유용하지만, 지속적인 모니터링은 시스템의 장기적인 건강을 보장합니다. 처리 체인의 실행을 관찰하는 것은 시스템 동작을 이해하고 실패 지점을 식별하는 데 필수적입니다. 언어 모델로 가는 정보의 평가는 리소스 활용, 지연 시간 및 오류율과 같은 정기적인 시스템 메트릭 추적 외에도 모니터링 레이어에 의해 수행됩니다.
4. LLM 보안 및 개인 정보 보호
소프트웨어 보안은 독립적이고 광범위한 도메인입니다. RAG의 맥락에서는 몇 가지 추가 고려 사항이 나타납니다. RAG 시스템은 모든 데이터 개인 정보 보호 규정을 따라야 합니다. AI 모델은 조작 및 중독에 취약합니다. 프롬프트 주입은 민감한 정보를 검색하기 위한 프롬프트를 통한 악의적인 공격입니다. 익명화, 암호화, 차등 개인 정보 보호와 같은 데이터 보호 전략을 사용해야 합니다.
5. 캐싱 레이어
생성형 AI 모델은 높은 비용과 고유한 지연 시간이 관련되어 있습니다. 자주 묻는 쿼리의 의미적 캐싱은 어느 정도 이를 제어하므로 RAGOps 스택의 중요한 구성 요소입니다.
이러한 Essential Layer가 Critical Layer와 함께 강력하고 정확하며 고성능 RAG 시스템을 만듭니다.
Enhancement Layers: 선택적 기능으로 RAG 시스템 강화
Enhancement Layers는 선택 사항이지만 사용 사례 환경에 따라 상당한 이득을 가져올 수 있는 RAGOps 스택의 부분입니다. 이는 시스템의 효율성과 사용성에 중점을 둡니다.
1. 인간 개입(Human-in-the-Loop)
편향과 모델 환각을 줄이기 위한 중요한 감독을 제공합니다. 이는 거의 완벽한 정확성이 필요한 사용 사례에서 중요해집니다.
2. 비용 최적화
이 레이어는 리소스를 효율적으로 관리하는 데 도움이 되며, 이는 대규모 시스템에 특히 중요합니다.
3. 설명 가능성 및 해석 가능성
이 레이어는 시스템 결정에 대한 투명성을 제공하는 데 도움이 되며, 특히 책임이 요구되는 도메인에 중요합니다.
4. 협업 및 실험
이 레이어는 생산성과 반복적인 개선을 향상시킵니다. Weights and Biases는 실험을 추적하는 데 도움이 되는 인기 있는 플랫폼입니다.
5. 멀티모달 레이어
RAG 애플리케이션은 더 이상 텍스트만이 아닙니다. 특히 이미지와 같은 다른 모달리티의 데이터는 이제 RAG 애플리케이션의 정기적인 기능입니다. 이 레이어는 멀티모달 데이터를 RAG 시스템에 통합하기 위한 어댑터를 관리합니다.
피드백, 개인화, 확장 등을 위한 더 많은 레이어가 있을 수 있습니다. 핵심은 스택이 모듈식이고 확장 가능해야 한다는 것입니다.
도구 선택에 영향을 미치는 요소
RAG 시스템 개발에 사용할 수 있는 여러 서비스 제공업체, 도구 및 기술이 있습니다. 어떤 도구를 선택해야 할지 평가하는 방법은 무엇일까요? 요구 사항에 따라 고려해야 할 일곱 가지 요소가 있습니다.
- 필요한 확장성 및 성능: 예상 볼륨과 허용 가능한 지연 수준은 자동 확장, 벡터 데이터베이스 및 추론 최적화 도구의 선택을 지시해야 합니다.
- 기존 스택과의 통합: 시스템이 이미 AWS, GCP 또는 Azure에서 작동하는 경우, 이러한 플랫폼과 잘 통합되는 서비스를 사용하면 개발 및 유지 관리를 간소화할 수 있습니다.
- 비용 효율성: 사용한 만큼 지불하는 모델에서도 비용은 규모에 따라 빠르게 증가할 수 있습니다. 이를 염두에 두고 모델 및 배포 전략을 선택하세요.
- 도메인 적응: 시스템이 개발되는 도메인의 특이성은 임베딩 및 언어 모델의 선택에 상당한 영향을 미칠 것입니다. 또한 사용자 정의 훈련 또는 미세 조정이 필요한지 여부를 결정합니다.
- 벤더 종속성 제약: 생성형 AI는 진화하는 분야이며 아직 명확한 승자가 없습니다. 가능한 경우 상호 운용 가능한 기술을 사용하세요. 이는 유연성을 유지하는 데 도움이 됩니다.
- 커뮤니티 지원: 리소스, 튜토리얼, 문제 해결 및 정기적인 업데이트에 대한 접근은 개발을 가속화하고 디버깅 시간을 줄일 수 있습니다. HuggingFace, LangChain 등과 같은 활발한 커뮤니티가 있는 도구는 빈번한 업데이트, 플러그인 및 타사 통합을 제공할 가능성이 더 높습니다.
프로덕션 모범 사례
개발 또는 배포 중, 그리고 배포 후에도 일부 문제가 발생하는 것은 불가피합니다. RAG는 아직 초기 단계이지만 일반적인 실수와 모범 사례에 대한 초기 추세가 나타나고 있습니다.
지연 시간 해결
검색 전, 검색, 재순위 지정 등으로 인해 RAG 시스템은 LLM의 고유한 지연 시간에 추가됩니다. 쿼리 분류, 하이브리드 검색 필터링, 유사성 검색 제한 및 캐싱은 이 지연 시간을 관리하는 데 도움이 됩니다.
환각 감소
RAG는 환각을 줄이도록 설계되었지만, 확실성을 가지고 완전히 제거할 수는 없습니다. 고위험 애플리케이션의 경우 생성 후 검증 및 인간 검증을 추가해야 할 수 있습니다.
확장성 전략
사용자 수와 지식 기반의 데이터가 증가함에 따라 RAG 시스템은 확장성에 어려움을 겪을 수 있습니다. 사용량이 급격히 증가할 것으로 예상되는 경우 자동 확장 벡터 데이터베이스 및 클라우드 솔루션을 사용해야 합니다.
개인 정보 보호 및 보안 처리
LLM은 민감한 데이터와 PII를 노출시킬 수 있습니다. PII 마스킹, 데이터 편집, 개인 정보 보호 필터는 RAGOps 스택에서 중요한 역할을 하기 시작했습니다.
RAGOps 도입 시 고려할 사항
RAG 시스템을 프로덕션 환경에 배포할 때는 다음 사항을 고려하는 것이 좋습니다:
- 시스템의 목적과 요구 사항을 명확히 정의
- 데이터 품질과 최신성을 유지하기 위한 전략을 수립
- 성능 모니터링 및 평가 메트릭을 설정
- 확장성 계획을 준비
- 보안 및 개인 정보 보호 조치를 구현
- 비용 최적화 전략을 개발
RAGOps는 RAG 시스템의 전체 수명 주기를 관리하는 체계적인 접근 방식을 제공함으로써, 조직이 생성형 AI의 잠재력을 최대한 활용할 수 있도록 도와줍니다.
결론
RAGOps는 단순한 기술적 프레임워크를 넘어서 조직이 AI를 통해 비즈니스 가치를 창출하는 방식을 변화시키고 있습니다. 정확하고 최신의 정보를 제공하는 AI 시스템을 안정적으로 운영하기 위해서는 체계적인 접근이 필요하며, RAGOps는 이를 위한 최적의 솔루션을 제공합니다.
성공적인 RAGOps 구현을 위해서는 기술적 역량뿐만 아니라 조직의 문화와 프로세스 개선도 함께 이루어져야 합니다. 지속적인 학습과 개선을 통해 AI 시스템의 가치를 극대화하고, 비즈니스 성공을 위한 핵심 역량으로 발전시킬 수 있을 것입니다.
RAGOps은 올바른 전략과 실행을 통해 조직의 AI 역량을 한 단계 끌어올릴 수 있는 기회가 될 것입니다.
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