일반뉴스 인텔리시스, 노코드 기반 RAG 자동 구축하는 ‘레그빌더' 발표

최적인 RAG 파이프라인 정의 및 실행해 기존 방식 대비 성능 높여 인텔리시스는 거대언어모델(Large Language Model, LLM)을 활용한 서비스 개발에 필수적인 검생증강생성(Retrieval Augmented Generation, RAG)을 노코드 기반으로 자동 구축할 수 있는 솔루션 ‘레그빌더(Rag Builder)’를 출시했다고 밝혔다. RAG는 거대언어모델이 답변을 생성하기 전에 사전 학습한 데이터뿐 아니라, 기업 내의 신뢰할 수 있는 주요 정보를 참조하도록 하는 프로세스로, 막대한 리소스가 소요되는 학습 과정을 거치지 않고도 LLM 서비스에 있어서 치명적인 할루시네이션 현상을 완화시키고, 정확한 지식 활용으로 답변 투명성을 제공해 최근 생성형 AI 분야에서 가장 주목받는 기술이다. 인텔리시스 이상구 대표는 “RAG는 정보자원을 지식 단위로 분할하는 청킹부터, 각 청크(지식 단위)를 벡터화 하는 임베딩, 사용자 질문에 근거가 되는 청크를 찾아내는 의미 검색, 이를 이용해 정확한 답변을 생성하게 하는 증강 생성에 이르는 여러 단계의 파이프라인을 거치는데, 각각의 단계에서 어떤 기술적 전략을 선택하는지에 따라 답변의 정확도가 크게 차이가 난다”

• 서재창 기자
• 2024-10-23 15:29