AI Agent란?

Generative AI 시대

# 1. AI Agent란?

**AI Agent**란 인공지능 기술을 기반으로 특정한 작업이나 문제를 해결하기 위해 설계된 소프트웨어 프로그램입니다. 이들은 특정 환경에서 자동적으로 행동을 수행하며, 입력을 받고 그에 따른 적절한 출력을 제공합니다. **AI Agent**는 다양한 형태로 존재할 수 있으며, 간단한 자동 응답 시스템에서부터 복잡한 의사 결정을 지원하는 시스템에 이르기까지 다양합니다.

**AI Agent 주요 특징**은 다음과 같습니다:

1. **자동성(Autonomy)**: AI 에이전트는 사람의 지속적인 개입 없이 스스로 결정을 내리고 행동을 수행할 수 있습니다.
2. **반응성(Reactivity)**: 환경의 변화에 반응하여 적절하게 대응할 수 있습니다.
3. **목표 지향성(Goal-oriented)**: 특정 목표를 달성하기 위해 설계되어 활동합니다.
4. **학습 능력(Learning ability)**: 경험을 통해 학습하고, 시간이 지남에 따라 성능을 개선할 수 있습니다.

**AI Agent**는 게임 AI, 가상 비서, 챗봇, 추천 시스템, 자율 주행 차량과 같은 다양한 응용 분야에서 활용됩니다. 이들은 일상생활에서 복잡한 문제를 해결하거나 사용자 경험을 향상시키는 데 기여합니다.

또한 **AI Agent**에서 주어진 데이터를 기반으로 추론하는 과정은 데이터 해석, 패턴 인식, 결정 도출과 같은 단계를 포함하며, 다양한 기술이 적용될 수 있습니다. 이러한 기술 중 하나가 바로 "RAG(Retrieval-Augmented Generation)"입니다. RAG는 특히 자연어 처리 분야에서 정보 검색과 생성을 결합하여 효율적인 답변을 생성하는 방법론입니다.

## 1-1. AI Agent의 데이터 기반 추론

AI 에이전트가 데이터를 기반으로 추론하는 일반적인 절차는 다음과 같습니다:

1. **데이터 수집**: 에이전트는 센서, 사용자 입력, 데이터베이스 등 다양한 소스에서 데이터를 수집합니다.
2. **데이터 처리**: 수집된 데이터는 전처리 과정을 거쳐 사용 가능한 형태로 변환됩니다. 이는 노이즈 제거, 데이터 정규화, 특징 추출 등을 포함할 수 있습니다.
3. **패턴 인식과 학습**: 머신 러닝 모델을 사용하여 데이터에서 패턴을 인식하고, 이를 학습하여 모델을 훈련합니다.
4. **추론과 결정**: 훈련된 모델을 사용하여 새로운 데이터에 대한 예측을 수행하고, 최적의 행동이나 결정을 도출합니다.

# 2. RAG (Retrieval-Augmented Generation)

RAG는 자연어 처리를 위한 기술로, 주어진 쿼리에 대해 관련된 정보를 검색하고, 이를 기반으로 자연스러운 언어의 답변을 생성하는 과정을 포함합니다. 이 방법은 크게 두 부분으로 구성됩니다:

1. **검색 단계 (Retrieval)**: 주어진 질문이나 쿼리에 가장 관련성 높은 정보를 데이터베이스나 문서 집합에서 검색합니다. 이는 종종 검색 엔진 또는 특화된 검색 알고리즘을 사용하여 수행됩니다.
2. **생성 단계 (Generation)**: 검색된 정보를 바탕으로, 텍스트 생성 모델(예: GPT 같은 변형기 기반 모델)을 사용하여 응답을 생성합니다. 이 과정에서 모델은 검색된 문맥을 고려하여 질문에 맞는 적절하고 자연스러운 답변을 생성합니다.

RAG는 정보의 정확성과 생성된 응답의 자연스러움을 동시에 증진시키기 위해 설계되었습니다. 예를 들어, 위키피디아와 같은 방대한 데이터 소스를 활용하여 복잡한 질문에 대한 정확한 답변을 제공할 수 있습니다. 이 기술은 정보 요구가 높은 분야에서 특히 유용하며, 챗봇, 검색 엔진, 정보 추출 시스템 등 다양한 애플리케이션에서 활용됩니다.

## 2-1. RAG 시스템에서 데이터 청킹(Data Chunking)은

RAG (Retrieval-Augmented Generation) 시스템에서 데이터 청킹(Data Chunking)은 매우 매우 중요한 역할을 합니다. 데이터 청킹은 큰 데이터셋을 더 작고 관리하기 쉬운 단위로 나누는 과정을 의미합니다. 이 절차는 특히 RAG와 같은 정보 검색 및 텍스트 생성 모델에서 중요한데, 이는 데이터의 접근성, 처리 속도, 그리고 전체적인 효율성을 향상시키기 때문입니다.

이는 AI Model에서 사용자가 제공한 외부 데이터 기반의 질문에 Hallucination을 제거 할 수 있는 방법으로 사용될 수 있습니다. 이렇게 환각을 제거하기 위한 효율적인 방법으로  **외부 텍스트 조각을 더 작은 청크로 구성된 데이터베이스로 청크하여** 관련 정보 검색을 개선하고 응답에 포함합니다. 이렇게 하면 생성된 콘텐츠의 정확도가 향상될 뿐만 아니라 AI가 필요한 데이터를 보다 효율적이고 빠르게 가져올 수 있습니다.

청크 방법이 좋을수록 RAG 프로그램의 응답과 작업 흐름이 좋아짐을 의미 합니다.

### RAG에서 데이터 청킹의 중요성

1. **효율적인 검색**: 데이터를 청킹함으로써, RAG 모델은 전체 데이터베이스를 스캔하는 대신 필요한 특정 청크(Chunk)에 빠르게 접근할 수 있습니다. 이는 검색 과정의 속도와 효율성을 향상시키는 데 도움이 됩니다.
   
2. **메모리 관리**: 큰 데이터셋을 작은 청크로 나눔으로써, 메모리 용량이 제한된 시스템에서도 효율적으로 데이터를 처리할 수 있습니다. 각 청크는 독립적으로 로드되어 처리될 수 있으므로, 메모리 오버플로우 문제를 방지할 수 있습니다.
   
3. **병렬 처리 가능**: 데이터를 여러 청크로 나누어 병렬로 처리할 수 있습니다. 이는 특히 대규모 시스템에서 데이터 처리 시간을 줄이는 데 유리합니다. 각 청크가 독립적으로 처리되기 때문에, 병렬 컴퓨팅 환경에서는 각 청크를 다른 처리 유닛에 할당할 수 있습니다.
   
4. **동적인 데이터 관리**: 데이터 청킹을 통해 RAG 시스템은 데이터의 일부분만을 업데이트하거나 교체하는 것이 가능합니다. 예를 들어, 특정 주제에 대한 새로운 정보가 추가되었을 때, 해당 주제에 관련된 청크만을 업데이트하여 시스템을 최신 상태로 유지할 수 있습니다.
   
5. **검색 결과의 관련성 향상**: 청킹을 통해 모델은 더 관련성 높은 정보를 쉽게 식별하고 검색할 수 있습니다. 각 청크가 특정 주제나 범위에 초점을 맞추고 있기 때문에, 쿼리와 관련된 청크를 우선적으로 검토함으로써 보다 정확한 정보를 제공할 수 있습니다.
   

이와 같이, RAG 시스템에서 데이터 청킹은 데이터 관리 및 처리, 시스템 성능, 그리고 최종 출력의 질을 결정하는 핵심 요소입니다. 데이터를 효과적으로 청킹함으로써, AI 에이전트는 보다 정확하고 신속하게 사용자의 요구에 응답할 수 있습니다.

데이터 청킹(Data Chunking)은 데이터를 관리하고 처리하기 쉽게 작은 단위로 나누는 기술입니다. 이는 특히 대용량 데이터셋을 다룰 때 중요하며, 메모리 관리, 병렬 처리 및 검색 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 데이터 청킹의 구현 방법은 다음과 같습니다.

### 1) 데이터 분할 기준 결정

데이터를 청킹하기 전에, 어떤 기준으로 데이터를 나눌 것인지 결정해야 합니다. 이는 데이터의 유형, 사용 사례, 처리 요구사항에 따라 달라질 수 있습니다. 예를 들어:

- **주제별 청킹**: 데이터를 관련 주제나 카테고리에 따라 분류합니다.
- **시간별 청킹**: 데이터를 생성 날짜나 시간 순으로 분할합니다.
- **크기별 청킹**: 데이터를 동일한 크기의 블록으로 나눕니다.

- **문자별**: 텍스트를 개별 문자로 나누며, 심층적이고 세분화된 텍스트 분석이 필요한 작업에 유용합니다.
- **토큰별**: 텍스트는 단어 또는 하위 단어와 같은 토큰으로  분할되며, 일반적으로 자연어 처리에서 텍스트를 분석하는 데 사용됩니다.
- **단락별**: 이름에서 알 수 있듯이 단락별로 텍스트를 청크하므로 텍스트 구조를 유지하는 데 유용합니다.
- **재귀 청크 :** 여기에는 계층적 데이터 구조에서 자주 사용되는 더 작은 청크로 반복적으로 분할하는 작업이 포함됩니다.
- **시맨틱 청킹(Semantic** **Chunking):** 구조적 요소가 아닌 의미를 기반으로 텍스트를 그룹화하며, 이는 데이터의 컨텍스트를 이해해야 하는 작업에 매우 중요합니다.
- **에이전트** **청크(Agentic Chunking):** 이 유형은 사람이나 조직과 같은 관련된 에이전트를 기반으로 텍스트를 식별하고 그룹화하는 데 중점을 두며, 정보 추출에 유용합니다.

### 2) 청킹 알고리즘 선택

데이터를 청킹할 때 사용할 알고리즘을 선택해야 합니다. 각 알고리즘은 특정 데이터 유형과 처리 목적에 최적화될 수 있습니다. 예를 들어:

- **해시 기반 청킹**: 데이터 항목에 해시 함수를 적용하고, 해시 결과에 따라 데이터를 청킹합니다.
- **범위 기반 청킹**: 데이터를 순차적 범위로 나누어 처리합니다. 이 방법은 숫자 데이터나 시간 데이터에 유용합니다.
- **콘텐츠 기반 청킹**: 데이터의 내용을 분석하여 유사한 특성을 가진 데이터를 그룹화합니다.

### 3) 데이터 분할 및 저장

선택한 기준과 알고리즘을 사용하여 데이터를 청킹합니다. 각 청크는 독립적으로 저장되어야 하며, 쉽게 접근하고 검색할 수 있어야 합니다. 데이터베이스, 파일 시스템, 클라우드 스토리지 등 다양한 저장 옵션이 사용될 수 있습니다.

### 4) 청킹된 데이터의 인덱싱

데이터를 효율적으로 검색하기 위해, 각 데이터 청크에 인덱스를 생성합니다. 이는 빠른 데이터 접근과 검색을 가능하게 하며, 특히 대규모 데이터베이스나 분산 시스템에서 유용합니다.

### 5) 병렬 처리 구현

데이터 청킹은 데이터를 병렬로 처리하는 데 도움을 줍니다. 각 데이터 청크는 독립적으로 처리될 수 있으므로, 복수의 처리 유닛이 동시에 다른 데이터 청크를 처리할 수 있습니다. 이는 전체 시스템의 처리 속도와 성능을 향상시킬 수 있습니다.

이러한 방법들을 통해, 데이터를 효과적으로 청킹하고 관리함으로써, 시스템의 전반적인 성능과 반응성을 향상시킬 수 있습니다. 데이터 청킹은 특히 대규모 데이터를 처리하거나 리소스가 제한적인 환경에서 매우 중요한 역할을 합니다.

#  3. 시맨틱 청크는?

 http://www.gnict.org/게시판/ai연구회/ai-agent에서-주어진-데이터-기반-추론시-문장-유사도에-대해/  

참조바랍니다.