Sung-Min Lee;Joung Lee;Daeryong Seo;Donghyeon Jeon;Inho Kang;Seung-Hoon Na
Annual Conference on Human and Language Technology
/
2023.10a
/
pp.443-447
/
2023
검색 증강형 언어 모델은 입력과 연관된 문서들을 검색하고 텍스트 생성 과정에 통합하여 언어 모델의 생성 능력을 강화한다. 본 논문에서는 사전 학습된 대규모 언어 모델의 추가적인 학습 없이 In-Context 검색 증강으로 한국어 언어 모델의 생성 능력을 강화하고 기존 언어 모델 대비 성능이 증가함을 보인다. 특히 다양한 크기의 사전 학습된 언어 모델을 활용하여 검색 증강 결과를 보여 모든 규모의 사전 학습 모델에서 Perplexity가 크게 개선된 결과를 확인하였다. 또한 오픈 도메인 질의응답(Open-Domain Question Answering) 과업에서도 EM-19, F1-27.8 향상된 결과를 보여 In-Context 검색 증강형 언어 모델의 성능을 입증한다.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
/
v.13
no.9
/
pp.429-436
/
2024
As Large Language Models (LLMs) continue to advance, effectively harnessing their potential has become increasingly important. LLMs, trained on vast datasets, are capable of generating text across a wide range of topics, making them useful in applications such as content creation, machine translation, and chatbots. However, they often face challenges in generalization due to gaps in specific or specialized knowledge, and updating these models with the latest information post-training remains a significant hurdle. To address these issues, Retrieval-Augmented Generation (RAG) models have been introduced. These models enhance response generation by retrieving information from continuously updated external databases, thereby reducing the hallucination phenomenon often seen in LLMs while improving efficiency and accuracy. This paper presents the foundational architecture of RAG, reviews recent research trends aimed at enhancing the retrieval capabilities of LLMs through RAG, and discusses evaluation techniques. Additionally, it explores performance optimization and real-world applications of RAG in various industries. Through this analysis, the paper aims to propose future research directions for the continued development of RAG models.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
/
v.29
no.7
/
pp.81-88
/
2024
Despite the rapid growth of the generative AI market and significant interest from domestic companies and institutions, concerns about the provision of inaccurate information and potential information leaks have emerged as major factors hindering the adoption of generative AI. To address these issues, this paper designs and implements a question-answering system based on the Retrieval-Augmented Generation (RAG) architecture. The proposed method constructs a knowledge database using Korean sentence embeddings and retrieves information relevant to queries through optimized searches, which is then provided to the generative language model. Additionally, it allows users to directly manage the knowledge database to efficiently update changing business information, and it is designed to operate in a private network to reduce the risk of corporate confidential information leakage. This study aims to serve as a useful reference for domestic companies seeking to adopt and utilize generative AI.
Mobile Augmented Reality (mobile AR), as one of the most prospective mobile applications, intends to provide richer experiences by annotating tags or virtual objects over the scene observed through camera embedded in a handheld device like smartphone or pad. In this paper, we analyzed the current status of the art of mobile AR and proposed a novel Points of Interest (POIs) data model based on ontology to provide context-aware information retrievals on lots of POIs data. Proposed ontology was expanded from the standard POIs data model of W3C POIs Working Group and established using OWL (Web Ontology Language) and Protege. We also proposed a context-aware mobile AR platform which can resolve three distinguished issues in current platforms : interoperability problem of POI tags, POIs data retrieval issue, and context-aware service issue.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2024.05a
/
pp.745-748
/
2024
글로벌 시장에서 Large Language Model(LLM)의 발전이 급속하게 이루어지며 활용도가 높아지고 있지만 특정 유형이나 전문적 지식이 부족할 수 있어 일반화하기 어려우며, 새로운 데이터로 업데이트하기 어렵다는 한계점이 있다. 이를 극복하기 위해 지속적으로 업데이트되는 최신 정보를 포함한 외부 데이터베이스에서 정보를 검색해 응답을 생성하는 Retrieval- Augmented Generation(RAG, 검색 증강 생성) 모델을 도입하여 LLM의 환각 현상을 최소화하고 효율성과 정확성을 향상시키려는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 LLM의 검색 기능을 강화하기 위한 RAG의 연구 및 평가기법에 대한 최신 연구 동향을 소개하고 실제 산업에서 활용하기 위한 최적화 및 응용 사례를 소개하며 이를 바탕으로 향후 연구 방향성을 제시하고자 한다.
Jun-Bum Park;Beomseok Hong;Wonseok Choi;Youngsub Han;Byoung-Ki Jeon;Seung-Hoon Na
Annual Conference on Human and Language Technology
/
2023.10a
/
pp.399-403
/
2023
본 논문에서는 다중 문서 기반의 대화 시스템을 통한 효율적인 정보 검색과 응답 생성에 중점을 둡니다. 대규모 데이터 집합에서 정확한 문서를 선택하는 데 필요한 검색의 중요성을 강조하며, 현재 검색 방법의 한계와 문제점을 지적합니다. 또한 더 자연스러운 답변을 생성하기 위해 대규모 언어 모델을 사용하게 되면서 fine-tuning 시에 발생하는 제약과 낭비를 모델의 제로샷 생성 능력을 활용하여 개선하려는 방안을 제안하며, 모델의 크기와 자원의 효율성에 대한 고려사항을 논의합니다. 우리의 접근 방식은 대규모 언어 모델을 프롬프트와 함께 다중 문서로 학습 없이 정보를 검색하고 응답을 생성하는 방향으로 접근하여 대화 시스템의 효율성과 유용성을 향상시킬 수 있음을 제시합니다.
Recently, LLM (Large Language Model), a rapidly developing generative AI technology, is receiving much attention in the smart construction field. This study proposes a methodology for implementing an knowledge expert system by linking BIM (Building Information Modeling), which supports data hub functions in the smart construction domain with LLM. In order to effectively utilize LLM in a BIM expert system, excessive model learning costs, BIM big data processing, and hallucination problems must be solved. This study proposes an LLM-based BIM expert system architecture that considers these problems. This study focuses on the RAG (Retrieval-Augmented Generation) document generation method and search algorithm for effective BIM data retrieval, with the goal of implementing an LLM-based BIM expert system within a small GPU resource. For performance comparison and analysis, a prototype of the designed system is developed, and implications to be considered when developing an LLM-based BIM expert system are derived.
Annual Conference on Human and Language Technology
/
2023.10a
/
pp.690-693
/
2023
언어 모델의 파라미터 수의 지속적인 증가로 100B 단위의 거대 언어모델 LLM(Large Language Model)을 구성 할 정도로 언어 모델의 크기는 증가 해 왔다. 이런 모델의 크기와 함께 성장한 다양한 Task의 작업 성능의 향상과 함께, 발전에는 환각(Hallucination) 및 윤리적 문제도 함께 떠오르고 있다. 이러한 문제 중 특히 환각 문제는 모델이 존재하지도 않는 정보를 실제 정보마냥 생성한다. 이러한 잘못된 정보 생성은 훌륭한 성능의 LLM에 신뢰성 문제를 야기한다. 환각 문제는 정보 검색을 통하여 입력 혹은 내부 표상을 증강하면 증상이 완화 되고 추가적으로 성능이 향상된다. 본 논문에서는 한국어 질의 응답에서 검색 증강을 통하여 모델의 개선점을 확인한다.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
/
v.24
no.2
/
pp.87-92
/
2024
In this paper, a RAG system was implemented using an existing Large Language Model (LLM) and Langchain library to develop a dental consultation chatbot. For this purpose, we collected contents from the webpage bulletin boards of domestic dental university hospitals and constructed consultation data with the advice and supervision of dental specialists. In order to divide the input consultation data into appropriate sizes, the chunk size and the size of the overlapping text in each chunk were set to 1001 and 100, respectively. As a result of the simulation, the Retrieval Augmented LLM searched for and output the consultation content that was most similar to the user input. It was confirmed that the accessibility of dental consultation and the accuracy of consultation content could be improved through the built chatbot.
In a situation where the use and introduction of Large Language Models (LLMs) is expanding due to recent developments in generative AI technology, it is difficult to find actual application cases or implementation methods for the use of internal company data in existing studies. Accordingly, this study presents a method of implementing generative AI services using the LLM application architecture using the most widely used LangChain framework. To this end, we reviewed various ways to overcome the problem of lack of information, focusing on the use of LLM, and presented specific solutions. To this end, we analyze methods of fine-tuning or direct use of document information and look in detail at the main steps of information storage and retrieval methods using the retrieval augmented generation (RAG) model to solve these problems. In particular, similar context recommendation and Question-Answering (QA) systems were utilized as a method to store and search information in a vector store using the RAG model. In addition, the specific operation method, major implementation steps and cases, including implementation source and user interface were presented to enhance understanding of generative AI technology. This has meaning and value in enabling LLM to be actively utilized in implementing services within companies.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.