그라운딩이란 무엇인가요?
그라운딩은 AI 모델을 신뢰할 수 있는 최신 정보 소스와 연결하여 학습 데이터에만 의존하지 않고 근거로 인용할 수 있는 정보를 바탕으로 답변하도록 합니다. 그라운딩을 적용한 에이전트는 먼저 근거 자료를 검색하고, 이를 바탕으로 추론한 다음 소스를 함께 제시하며 답변합니다.
대부분의 프로덕션 작업은 두 가지 방식으로 처리할 수 있습니다. 엔터프라이즈 데이터 그라운딩은 자체 문서, 위키, 데이터베이스를 활용합니다. 웹 검색은 웹의 최신 공개 정보를 활용합니다.
장점
에이전트가 학습 데이터 대신 소스를 기반으로 작업할 때 달라지는 점.
그라운딩이 적용된 응답에는 활용한 소스가 포함되므로, 검토자는 내용을 무조건 신뢰하는 대신 주장의 근거를 직접 확인할 수 있습니다.
모델은 쿼리 시점에 정보 소스를 읽으므로, 별도의 미세 조정 과정 없이도 정보 소스의 변경 사항에 따라 새로운 문서와 최신 동향을 반영할 수 있습니다.
일부 질문에 답하려면 두 가지 정보 소스가 모두 필요합니다. 예를 들어 외부 환경의 변화가 조직 내부 기록에만 담긴 정보와 어떤 관련이 있는지 파악해야 하는 경우입니다. 에이전트는 동일한 응답에서 엔터프라이즈 소스와 웹 정보를 모두 활용할 수 있습니다.
엔터프라이즈 그라운딩은 조직이 소유하는 내부 경계 안의 소스에서만 정보를 검색합니다. 웹 그라운딩은 Amazon이 운영하는 인덱스를 통해 제공되며, 기본적으로 데이터가 외부로 전송되지 않으므로 고객 데이터는 AWS 환경 밖으로 유출되지 않습니다.
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