개요

AI와 기계 학습의 출현은 우리가 정보와 상호 작용하는 방식에 혁명을 일으켜 검색, 이해 및 활용이 더 쉬워졌습니다. 이 실습 가이드에서는 최첨단 언어 모델과 인덱싱 프레임워크를 활용하여 수많은 PDF 문서를 쉽게 탐색할 수 있는 LLamA2 및 LLamAIndex 기반의 정교한 Q&A 도우미를 만드는 방법을 살펴봅니다. 이 튜토리얼은 개발자, 데이터 과학자 및 기술 애호가에게 NLP 도메인의 거인의 어깨 위에 서 있는 RAG(검색 증강 생성) 시스템을 구축하기 위한 도구와 지식을 제공하도록 설계되었습니다.

AI 기반 Q&A 도우미 생성 과정을 이해하기 위한 탐구에서 이 가이드는 복잡한 이론적 개념과 실제 시나리오에서의 실제 적용 사이를 연결하는 가교 역할을 합니다. LLamA2의 고급 언어 이해력과 LLamAIndex의 효율적인 정보 검색 기능을 통합함으로써 질문에 정확하게 답하고 NLP 분야의 잠재력과 과제에 대한 이해를 심화시키는 시스템을 구축하는 것을 목표로 합니다. 이 기사는 매니아와 전문가를 위한 포괄적인 로드맵 역할을 하며 최첨단 모델과 끊임없이 진화하는 정보 기술 요구 사이의 시너지 효과를 강조합니다.

학습 목표

• Hugging Face의 LLamA2 모델을 사용하여 RAG 시스템을 개발합니다.
• 여러 PDF 문서를 통합합니다.
• 효율적인 검색을 위해 문서를 색인화합니다.
• 쿼리 시스템을 만듭니다.
• 다양한 질문에 답할 수 있는 강력한 도우미를 만듭니다.
• 이론적인 측면보다는 실제적인 구현에 중점을 둡니다.
• 실습 코딩과 실제 응용 프로그램에 참여해 보세요.
• NLP의 복잡한 세계를 접근 가능하고 매력적으로 만드세요.

LLamA2 모델

LLamA2는 자연어 처리 분야의 혁신을 상징하며 언어 모델의 한계를 뛰어넘습니다. 효율성과 효과성을 모두 고려하여 설계된 아키텍처를 통해 인간과 유사한 텍스트를 전례 없이 이해하고 생성할 수 있습니다. BERT 및 GPT와 같은 이전 버전과 달리 LLamA2는 언어 처리에 대해 보다 미묘한 접근 방식을 제공하므로 질문 답변과 같은 깊은 이해가 필요한 작업에 특히 적합합니다. 요약부터 번역까지 다양한 NLP 작업에서의 유용성은 복잡한 언어 문제를 해결하는 데 있어 다양성과 능력을 보여줍니다.

LLamAIndex 이해

인덱싱은 효율적인 정보 검색 시스템의 중추입니다. 문서 인덱싱 및 쿼리용으로 설계된 프레임워크인 LLamAIndex는 방대한 문서 컬렉션을 관리하는 원활한 방법을 제공한다는 점에서 두각을 나타냅니다. 단지 정보를 저장하는 것만이 아닙니다. 눈 깜짝할 사이에 액세스하고 검색할 수 있게 만드는 것입니다.

LLamAIndex의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 광범위한 데이터베이스에 걸쳐 실시간 쿼리 처리를 가능하게 하여 Q&A 도우미가 포괄적인 지식 기반에서 도출된 신속하고 정확한 응답을 제공할 수 있도록 보장하기 때문입니다.

토큰화 및 임베딩 

언어 모델을 이해하는 첫 번째 단계는 텍스트를 관리 가능한 조각으로 나누는 과정, 즉 토큰화 과정을 포함합니다. 이 기본 작업은 추가 처리를 위해 데이터를 준비하는 데 중요합니다. 토큰화에 이어 임베딩 개념이 적용되어 단어와 문장을 숫자 벡터로 변환합니다.

이러한 임베딩은 언어적 특징의 본질을 포착하여 모델이 텍스트의 기본 의미론적 속성을 식별하고 활용할 수 있도록 합니다. 특히 문장 임베딩은 문서 유사성 및 검색과 같은 작업에서 중추적인 역할을 하며 색인 전략의 기초를 형성합니다.

모델 양자화

모델 양자화는 Q&A 도우미의 성능과 효율성을 향상시키는 전략을 제시합니다. 모델 수치 계산의 정밀도를 줄임으로써 모델의 크기를 크게 줄이고 추론 시간을 단축할 수 있습니다. 정밀도와 효율성 사이의 절충안을 도입하는 동시에 이 프로세스는 모바일 장치나 웹 애플리케이션과 같이 리소스가 제한된 환경에서 특히 중요합니다. 신중한 적용을 통해 양자화를 통해 높은 수준의 정확도를 유지하는 동시에 지연 시간과 스토리지 요구 사항이 줄어드는 이점을 얻을 수 있습니다.

ServiceContext 및 쿼리 엔진

LLamAIindex 내의 ServiceContext는 리소스 및 구성을 관리하기 위한 중앙 허브로, 시스템이 원활하고 효율적으로 작동하도록 보장합니다. 접착제는 애플리케이션을 서로 결합하여 애플리케이션 간의 원활한 통합을 가능하게 합니다. LLamA2 모델, 포함 프로세스 및 색인화된 문서. 반면, 쿼리 엔진은 사용자 쿼리를 처리하고 인덱싱된 데이터를 활용하여 관련 정보를 신속하게 가져오는 일꾼입니다. 이 이중 설정을 통해 Q&A 도우미는 복잡한 쿼리를 쉽게 처리하여 사용자에게 빠르고 정확한 답변을 제공할 수 있습니다.

실시

구현에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 이 프로젝트를 만들 때 Google Colab을 사용했습니다.

!pip install pypdf
!pip install -q transformers einops accelerate langchain bitsandbytes
!pip install sentence_transformers
!pip install llama_index

이러한 명령은 모델 상호 작용을 위한 변환기와 임베딩을 위한 문장 변환기를 포함하여 필요한 라이브러리를 설치하여 단계를 설정합니다. llama_index 설치는 인덱싱 프레임워크에 매우 중요합니다.

다음으로 구성 요소를 초기화합니다(Google Colab의 파일 섹션에 "data"라는 폴더를 만든 다음 PDF를 폴더에 업로드해야 합니다).

from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader, ServiceContext
from llama_index.llms.huggingface import HuggingFaceLLM
from llama_index.core.prompts.prompts import SimpleInputPrompt

# Reading documents and setting up the system prompt
documents = SimpleDirectoryReader("/content/data").load_data()
system_prompt = """
You are a Q&A assistant. Your goal is to answer questions based on the given documents.
"""
query_wrapper_prompt = SimpleInputPrompt

환경을 설정하고 문서를 읽은 후 LLamA2 모델의 응답을 안내하는 시스템 프롬프트를 만듭니다. 이 템플릿은 모델의 출력이 정확성과 관련성에 대한 우리의 기대와 일치하는지 확인하는 데 중요한 역할을 합니다.

!huggingface-cli login

위 명령은 Hugging Face의 방대한 모델 저장소에 액세스하기 위한 관문입니다. 인증을 위해서는 토큰이 필요합니다.

다음 링크를 방문해야 합니다. 포옹하는 얼굴 (먼저 Hugging Face에 로그인해야 합니다.) 새 토큰을 생성하고 프로젝트 이름을 제공하고 읽기로 유형을 선택한 다음 토큰 생성을 클릭합니다.

이 단계에서는 개발 환경을 보호하고 개인화하는 것이 중요하다는 점을 강조합니다.

import torch
llm = HuggingFaceLLM(
	context_window=4096,
	max_new_tokens=256,
	generate_kwargs={"temperature": 0.0, "do_sample": False},
	system_prompt=system_prompt,
	query_wrapper_prompt=query_wrapper_prompt,
	tokenizer_name="meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf",
	model_name="meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf",
	device_map="auto",
	model_kwargs={"torch_dtype": torch.float16, "load_in_8bit":True}
)

여기서는 Q&A 시스템에 맞게 조정된 특정 매개변수를 사용하여 LLamA2 모델을 초기화합니다. 이 설정은 모델의 다양성과 다양한 상황 및 응용 프로그램에 적응할 수 있는 능력을 강조합니다.

from langchain.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbeddings
from llama_index.embeddings.langchain import LangchainEmbedding

embed_model = LangchainEmbedding(
	HuggingFaceEmbeddings(model_name="sentence-transformers/all-mpnet-base-v2"))

문서의 의미론적 본질을 포착하려면 임베딩 모델을 선택하는 것이 중요합니다. Sentence Transformers를 사용함으로써 시스템이 텍스트 콘텐츠의 유사성과 관련성을 정확하게 측정할 수 있도록 하여 색인 프로세스의 효율성을 향상시킵니다.

service_context = ServiceContext.from_defaults(
	chunk_size=1024,
	llm=llm,
	embed_model=embed_model
)

ServiceContext는 기본 설정으로 인스턴스화되어 LLamA2 모델을 연결하고 응집력 있는 프레임워크 내에 모델을 포함합니다. 이 단계에서는 모든 시스템 구성 요소가 조화를 이루고 인덱싱 및 쿼리 작업을 수행할 준비가 되었는지 확인합니다.

index = VectorStoreIndex.from_documents(documents, service_context=service_context)
query_engine = index.as_query_engine()

이 줄은 문서를 색인화하고 쿼리 엔진을 준비하는 설정 프로세스의 정점을 나타냅니다. 이 설정은 데이터 준비를 실행 가능한 통찰력으로 전환하는 데 중추적인 역할을 하며, Q&A 도우미가 인덱싱된 콘텐츠를 기반으로 쿼리에 응답할 수 있도록 해줍니다.

response = query_engine.query("Give me a Summary of the PDF in 10 pointers.")
print(response)

마지막으로 문서 컬렉션에서 파생된 요약 및 통찰력을 시스템에 쿼리하여 시스템을 테스트했습니다. 이 상호 작용은 Q&A 도우미의 실용적인 유용성을 보여주고 LLamA2, LLamAIindex 및 기본 기능의 원활한 통합을 보여줍니다. NLP 기술 그걸 가능하게 해주는 거죠.

출력:

윤리적 및 법적 의미

AI 기반 Q&A 시스템을 개발하려면 몇 가지 윤리적, 법적 고려 사항이 최우선적으로 고려되어야 합니다. 훈련 데이터의 잠재적인 편향을 해결하는 것뿐만 아니라 응답의 공정성과 중립성을 보장하는 것도 중요합니다. 또한 이러한 시스템은 종종 민감한 정보를 처리하므로 데이터 개인 정보 보호 규정을 준수하는 것이 가장 중요합니다. 개발자는 제공된 정보의 무결성과 사용자를 보호하는 윤리적 원칙을 준수하기 위해 노력하고 성실하게 이러한 과제를 해결해야 합니다.

앞으로의 방향과 과제

Q&A 시스템 분야는 다중 모드 상호 작용부터 도메인별 애플리케이션에 이르기까지 혁신의 기회가 풍부합니다. 그러나 이러한 발전에는 방대한 문서 컬렉션을 수용할 수 있도록 확장하고 사용자 쿼리의 다양성을 보장하는 등의 문제가 따릅니다. LLamA2와 같은 모델과 LLamAIndex와 같은 인덱싱 프레임워크의 지속적인 개발 및 개선은 이러한 장애물을 극복하고 NLP에서 가능한 것의 경계를 넓히는 데 매우 중요합니다.

사례 연구 및 예

고객 서비스 봇 및 교육 도구와 같은 Q&A 시스템의 실제 구현은 LLamA2 및 LLamAIndex와 같은 기술의 다양성과 영향력을 강조합니다. 이러한 사례 연구는 다양한 산업 분야에서 AI의 실제 적용을 보여주고 성공 사례와 학습 교훈을 강조하여 향후 개발에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다.

결론

이 가이드에서는 LLamA2 및 LLamAIndex의 기본 개념부터 실제 구현 단계까지 PDF 기반 Q&A 도우미를 만드는 과정을 살펴보았습니다. 정보 검색 및 처리 분야에서 AI의 기능을 계속 탐색하고 확장함에 따라 지식과의 상호 작용을 변화시킬 수 있는 잠재력은 무한합니다. 이러한 도구와 통찰력을 바탕으로 보다 지능적이고 반응성이 뛰어난 시스템을 향한 여정은 이제 막 시작되었습니다.

주요 요점

1. 혁신적인 정보 상호 작용: LLamA2 및 LLamAIndex가 예시하는 AI와 기계 학습의 통합은 정보에 액세스하고 활용하는 방식을 변화시켜 방대한 PDF 문서 컬렉션을 쉽게 탐색할 수 있는 정교한 Q&A 도우미를 위한 길을 열었습니다.
2. 이론과 응용 사이의 실용적인 연결: 이 가이드는 이론적 개념과 실제 구현 사이의 격차를 해소하여 개발자와 기술 애호가가 최첨단 NLP 모델과 인덱싱 프레임워크를 활용하는 검색 증강 생성(RAG) 시스템을 구축할 수 있도록 지원합니다.
3. 효율적인 인덱싱의 중요성: LLamAIndex는 방대한 문서 컬렉션을 인덱싱하여 효율적인 정보 검색에 중요한 역할을 합니다. 이를 통해 사용자 쿼리에 신속하고 정확한 응답을 보장하고 Q&A 도우미의 전반적인 기능을 향상시킵니다.
4. 성능 및 효율성을 위한 최적화: 모델 양자화와 같은 기술은 Q&A 도우미의 성능과 효율성을 향상시켜 정확성을 저하시키지 않으면서 대기 시간과 스토리지 요구 사항을 줄일 수 있습니다.
5. 윤리적 고려 사항 및 향후 방향: AI 기반 Q&A 시스템을 개발하려면 편견 완화 및 데이터 개인 정보 보호를 포함하여 윤리적 및 법적 영향을 해결해야 합니다. 앞으로 Q&A 시스템의 발전은 혁신의 기회를 제공하는 동시에 사용자 쿼리의 확장성과 다양성에 대한 과제를 제시합니다.

자주하는 질문과 대답

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• 출처: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/04/a-hands-on-guide-to-creating-a-pdf-based-qa-assistant-with-llama-and-llamaindex/