와이즈넛, 다중 모달 데이터 기반 RAG 기술 개발 프로젝트 착수!

와이즈넛의 RAG 기술 개발 목표와 비전 🌟

와이즈넛은 최근에 발표한 바와 같이, "다중 모달 데이터 입력 기반 RAG 기술 개발" 프로젝트의 첫 해 연구 단계에 착수했습니다.

이 프로젝트는 과학기술정보통신부의 감독 아래, 정보통신기술기획평가원(IITP)이 주도하며, 2027년까지 완료될 예정입니다.

와이즈넛의 목표는 다중 모달 RAG 기술을 개발하여, 실세계 작업 환경에서 사용되는 다양한 데이터 유형을 활용하는 것이며 대형 언어 모델(LLM)의 구조적 및 성능적 한계를 극복하는 것입니다.

특히, 현재 LLM들이 직면하고 있는 문제인 최신 정보 유지의 어려움, 환각 문제, 도메인 특화 지식 부족, 그리고 엄청난 계산 자원 요구 사항을 해결하는 데 중점을 두고 있습니다.

이를 통해 와이즈넛은 다중 모달 데이터 수집, 처리, 검색 및 통합 관리 기술을 개발하고, 자사의 LLM 기반 RAG 기술을 적용하여 다중 모달 쿼리 이해 및 응답 생성을 향상시키고자 합니다. 이러한 목표는 자연어 처리(NLP) 분야에서의 혁신을 가져올 것으로 기대됩니다.

 

다중 모달 데이터의 중요성과 활용 가능성 📊

멀티 모달 데이터는 다양한 형식의 정보를 포함하고 있으며, 이는 텍스트, 이미지, 비디오 등 여러 매체를 통해 제공됩니다. 이러한 데이터의 중요성은 현대 사회에서 급속히 증가하고 있는 정보의 다양성과 복잡성에 기인합니다. 와이즈넛의 RAG 기술 개발 프로젝트는 이러한 다중 모달 데이터를 효과적으로 활용할 수 있는 가능성을 열어줄 것입니다.

예를 들어, 멀티 모달 RAG 기술은 이미지와 텍스트를 동시에 입력으로 받아 해당 이미지에 대한 설명을 생성하거나, 이미지를 분석하여 그에 맞는 응답을 생성할 수 있습니다. 이는 단순한 텍스트 기반 모델의 한계를 극복하고 더 풍부한 정보를 활용할 수 있는 기반을 제공합니다. 이러한 기술은 교육, 의료, 광고 등 여러 분야에서 활용될 수 있으며, 특히 고객 서비스나 정보 검색 시스템에서의 적용 가능성이 큽니다.

• 교육: 이미지와 텍스트를 결합한 학습 자료 생성
• 의료: 의료 이미지를 기반으로 한 진단 지원
• 광고: 소비자 맞춤형 광고 콘텐츠 생성

 

RAG 기술의 구조: 검색과 생성의 두 단계 🔍

RAG 기술은 검색과 생성이라는 두 가지 주요 단계로 구성됩니다. 이러한 구조는 자연어 처리(NLP) 모델의 성능을 극대화하는 데 필수적인 요소로 작용합니다. 각각의 단계는 특정한 역할을 수행하며, 서로 협력하여 최종 결과물의 품질을 향상시킵니다.

1. 검색 단계

검색 단계에서는 모델이 외부 데이터베이스 또는 관련 문서에서 질문과 관련된 정보를 검색합니다. 이 단계는 모델이 필요한 정보를 빠르게 찾아낼 수 있도록 도와주며, 사용자가 요구하는 답변의 정확성을 높이는 데 기여합니다. 검색된 정보는 이후 생성 단계로 전달되어 응답 생성을 위한 기초 자료로 활용됩니다.

2. 생성 단계

생성 단계에서는 검색된 정보를 바탕으로 모델이 응답을 생성합니다. 이 과정에서 모델은 수집된 정보를 효과적으로 조합하여 자연스러운 언어로 표현하게 됩니다. 이 단계는 모델의 혁신적인 기능을 통해 사용자에게 보다 유용하고 정확한 정보를 제공하는 데 중점을 둡니다.

결국, 다중 모달 RAG 기술은 정보 검색과 생성을 통합하여, 현대의 복잡한 정보 환경에서 더 나은 의사결정을 지원하고, 사용자 경험을 향상시키는 데 기여할 것입니다. 이 기술이 발전함에 따라, 더 많은 산업 분야에서 그 가능성을 발견하게 될 것입니다.