LLM(Large Language Model))과 SLM(Small Language Model))을 활용한 애플리케이션 구축이 활발해지면서, 모델을 도메인별로 최적화하고(RAG: Retrieval-Augmented Generation) 실제 비즈니스 요구사항에 맞추는 데 초점이 맞추어지고 있습니다. 이를 위해서는 모델 미세 조정(Fine-tuning) 및 RAG를 지원하는 데이터 준비가 필수입니다. 구글 클라우드(Google Cloud)의 강력한 데이터베이스 솔루션, Vertex AI, 그리고 LlamaIndex 같은 라이브러리를 활용하면, 안정적인 인프라 위에서 데이터를 정리, 관리, 그리고 효과적으로 활용할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 구글 클라우드 환경에서 LLM/SLM 미세 조정과 RAG 적용을 위해 데이터를 어떻게 준비할 수 있는지 알아보겠습니다.
왜 데이터 준비가 중요한가?
LLM이나 SLM을 활용하는 과정에서 가장 중요한 단계 중 하나는 “어떤 데이터로 모델을 훈련하거나 강화할 것인가?”입니다.
- 미세 조정: 이미 학습된 대규모 모델에 특정 도메인 지식이나 기업 내부 문서, 상품 정보, 고객 문의 데이터 등을 추가로 학습시켜 모델을 특화시킵니다. 이때 양질의 도메인별 데이터가 필수입니다.
- RAG: 모델이 질문에 답변하기 전에 관련 정보를 외부 데이터베이스나 문서에서 검색(Retrieval)하고, 그 결과를 답변 생성에 반영하는 방식입니다. 이를 위해서는 구조화된 데이터베이스와 문서 인덱싱 전략, 그리고 효율적인 검색 툴이 필요합니다.
구글 클라우드 데이터베이스 활용하기
LLM/SLM에 필요한 데이터는 다양할 수 있습니다. 예를 들어 기업의 고객 지원 요청 기록, 재무 데이터, 기술 문서, 제품 설명서 등이 있을 수 있습니다. 이러한 데이터를 관리하고 효율적으로 검색하기 위해서는 신뢰성 높고 확장성이 좋은 데이터베이스 환경이 필요합니다.
- AlloyDB: 고성능, 완전 관리형 PostgreSQL 호환 데이터베이스로, 읽기/쓰기 처리량 및 확장성 측면에서 뛰어난 성능을 발휘합니다.
- Cloud SQL for PostgreSQL: 완전 관리형 PostgreSQL 서비스로, 손쉬운 스케일링 및 보안 설정을 지원하며, 기존 애플리케이션과 손쉽게 통합할 수 있습니다.
최근 구글 클라우드의 발표에 따르면 LlamaIndex가 AlloyDB와 Cloud SQL for PostgreSQL을 지원함으로써 RAG 워크플로우 구축이 더욱 간편해졌습니다. 즉, PostgreSQL 기반 데이터베이스에 저장된 문서나 레코드들을 LlamaIndex를 통해 효율적으로 인덱싱하고 검색할 수 있게 되어, LLM/SLM 기반 앱에서 실시간으로 외부 데이터를 조회할 수 있습니다.
RAG 구현을 위한 데이터 준비
이제 구글 클라우드 환경에서 실제 데이터를 준비하는 단계를 알아보겠습니다. RAG는 거대 언어 모델(LLM)의 지식 생성 능력과 정보 검색 시스템의 정확성을 결합한 기술입니다. LLM이 외부 데이터베이스에서 관련 정보를 검색하여 답변을 생성하도록 돕는 것이죠. RAG를 성공적으로 구현하려면 먼저 데이터를 꼼꼼하게 준비해야 합니다. RAG를 위한 데이터 준비는 크게 5단계로 나눌 수 있습니다.
- 도메인별 데이터 수집 및 정제: 먼저 RAG에 필요한 모든 정보를 수집해야 합니다. FAQ, 매뉴얼, 제품 스펙 시트 등 텍스트 데이터 뿐만 아니라 이미지, 코드, 표 등 다양한 형태의 데이터를 기업 내부에서 모읍니다. 이때 마치 도서관 사서처럼, 중복된 문서를 제거하고, 형식을 통일하며, 불필요한 정보를 삭제하는 등 데이터를 깔끔하게 정리하는 것이 중요합니다.
- 데이터베이스 선택 및 스키마 설계: 수집한 데이터를 효율적으로 관리하고 검색하기 위해 데이터베이스를 선택하고, ‘스키마’를 설계해야 합니다. 스키마는 데이터베이스의 구조를 정의하는 설계도와 같습니다. RAG에서는 빠른 검색이 중요하므로 PostgreSQL 기반의 AlloyDB 또는 Cloud SQL for PostgreSQL 외에도 Elasticsearch, MongoDB, Redis 등 다양한 데이터베이스를 고려할 수 있습니다. 각 데이터베이스의 장단점을 비교하여 데이터 특성에 맞는 것을 선택하고, 테이블과 인덱스를 설정하여 검색 속도를 높입니다.
- LlamaIndex를 통한 문서 인덱싱: LlamaIndex는 마치 책에 색인을 붙이듯, 문서 컬렉션을 효율적으로 인덱싱하는 도구입니다. LlamaIndex를 사용하여 데이터베이스 내 문서들을 인덱싱하면 LLM과 SLM 모델이 질문에 답변할 때 관련 정보를 빠르게 찾을 수 있습니다. 마치 사전에서 단어를 찾듯, 필요한 정보에 빠르게 접근할 수 있도록 돕는 것이죠. LlamaIndex는 다양한 데이터 커넥터와 LLM, SLM을 지원하여 RAG 구현을 간편하게 해줍니다. FAISS, Milvus 등 다른 인덱싱 도구도 있지만, LlamaIndex는 사용 편의성이 뛰어나다는 장점이 있습니다.
- Vertex AI와 결합하여 모델 미세 조정: Vertex AI는 구글 클라우드에서 제공하는 AI 개발과 관리를 위한 기능을 포괄적으로 제공하는 플랫폼입니다. Vertex AI를 활용하면 수집한 데이터와 LlamaIndex로 인덱싱한 정보를 바탕으로 LLM이나 SLM을 미세 조정하여 특정 분야에 최적화된 모델을 만들 수 있습니다. 특히 Vertex AI의 AutoML 기능을 사용하면 최적의 하이퍼파라미터를 자동으로 찾아 모델 성능을 향상시킬 수 있습니다.
- RAG 파이프라인 구성: 마지막으로 실제 애플리케이션에서 RAG가 작동하는 방식을 정의하는 RAG 파이프라인을 구성합니다. 사용자가 질문을 입력하면, RAG는 LlamaIndex를 이용하여 데이터베이스에서 관련 정보를 검색하고, 이를 LLM이나 SLM 모델에 제공하여 답변을 생성합니다. 마치 탐정이 증거를 수집하여 사건을 해결하듯, RAG는 정확하고 풍부한 답변을 제공하기 위해 필요한 정보를 찾아 모델에 전달합니다. RAG 파이프라인은 질의 응답 시스템 외에도 챗봇, 번역, 요약 등 다양한 애플리케이션에 적용될 수 있습니다.
이처럼 5단계를 거쳐 데이터를 꼼꼼하게 준비하면 RAG를 성공적으로 구현하고, 비즈니스에 필요한 정보를 효율적으로 제공할 수 있습니다.
더 나은 LLM, SLM 활용과 RAG 전략을 찾는다면?
데이터 준비는 LLM, SLM 모델의 성능과 RAG 파이프라인 완성도를 좌우하는 핵심 단계입니다. 구글 클라우드의 AlloyDB, Cloud SQL 같은 안정적인 데이터 플랫폼, Vertex AI라는 편리한 개발 및 관리 플랫폼, 그리고 LlamaIndex와 같은 툴의 결합으로, 데이터 준비부터 미세 조정, RAG 적용까지 한 번에 원활하게 수행할 수 있습니다.
앞으로 더 많은 기업들이 이러한 파이프라인을 통해 고품질의 AI 서비스를 빠르게 출시하고, 도메인 특화 모델을 효율적으로 관리하게 될 것입니다. 더 나은 LLM, SLM 활용과 RAG 전략을 고민 중이시라면 메가존소프트가 도움을 드리겠습니다.
