[기술포스팅 원문] https://kimkitae.github.io/posts/quick-start-rag-and-llm-for-automation/

[기술포스팅 요약]

이 글은 LLM(대규모 언어 모델)을 이용해 자동화 스크립트를 생성하는 방법과 과정을 설명합니다. 최근 ChatGPT와 같은 AI의 발전으로 IT 및 QA 업계에 많은 변화가 발생하고 있습니다. 이 글에서는 LLM을 활용해 효율적인 자동화 프로세스를 구축하고, 데이터를 실시간으로 검색하여 최신 정보를 반영하는 방법을 소개합니다.

• AI가 인간의 자리를 대체하지는 않지만, AI를 올바르게 사용하지 못하는 사람들은 대체될 가능성이 큽니다.
• LLM을 활용해 자동화 스크립트를 생성하기 위한 기본 단계로, LLM 준비, 데이터 임베딩, 데이터 검색, LLM에게 질문과 검색 결과 전달, LLM 답변 생성을 거칩니다.
• 데이터 유출을 방지하기 위해 로컬 환경에서 구동할 수 있는 Llama3 모델을 선택했습니다.
• RAG(Retrieval-Augmented Generation) 방법을 사용하여 필요한 데이터를 검색하고 최신 데이터를 기반으로 LLM이 답변을 생성할 수 있도록 합니다.
• 임베딩 과정에서는 텍스트 데이터를 벡터로 변환하여, LLM이 유사한 의미를 가진 텍스트를 효과적으로 검색할 수 있게 합니다.
• 검색된 벡터를 기반으로 외부 데이터베이스에서 관련 정보를 검색하며, Faiss-cpu를 이용해 벡터 데이터를 저장 및 검색합니다.
• LLM에게 전달할 질문과 컨텍스트를 구성하여, 필요한 정보만을 바탕으로 적절한 답변을 생성하도록 합니다.
• Slackbot을 통해 자동화 스크립트 생성 요청을 받고, 해당 요청에 대한 답변을 생성하여 사용자가 쉽게 접근할 수 있게 설정했습니다.
• LLM 선택과 데이터 정리의 중요성 강조: 성능이 우수한 LLM 모델을 선택하고, 검색 결과에 맞는 데이터를 구조화하여 효과적인 자동화 프로세스를 구축합니다.

이 글은 LLM과 RAG를 활용하여 자동화 스크립트를 생성하고, 효율적인 데이터 검색을 통해 최신 정보를 반영하는 방법에 대한 이해를 돕습니다. 이러한 기술적 접근은 AI의 잠재력을 최대한 활용하면서도 안전하고 효율적인 자동화 환경을 구축하는 데 기여할 수 있습니다.

"이 게시글은 [GPT-4o model]를 통해 요약되었으며, 정보 공유 목적으로 게시되었습니다. 원문 게시물에 대한 책임이나 이해 관계가 없습니다. - 소프트웨어QA 포럼"