오케스트레이션

오케스트레이션 계층은 검색 증강 생성(RAG) 솔루션에서 중추적인 역할을 하며 솔루션의 다양한 구성 요소가 상호 작용하는 방식을 관리하는 제어 시스템 역할을 합니다. 일반적인 RAG 파이프라인에서 오케스트레이션 계층은 관련 데이터너 문서의 검색을 조정하고 이 데이터가 생성 모델(주로 대규모 언어 모델 또는 LLM)로 전달되도록 합니다. 이를 통해 오케스트레이션 계층은 응답의 정확성을 높일 뿐만 아니라 응답이 상황에 맞고 데이터를 기반으로 하도록 보장합니다.

watsonx Assistant 또는 watsonx Orchestrate의 기본 기능에 Elastic Search 또는 Watsonx.data를 함께 활용하는 맞춤형 솔루션의 경우, 오케스트레이션 계층이 제품에 내장되어 있어서 솔루션을 부분적으로 변경할 필요가 없습니다. 그러나 고급 또는 맞춤형 시스템에는 IBM이 보증하는 기본 제공 옵션과 맞춤 설정 오픈 소스 옵션이 있습니다.

NeuralSeek는 여러 지식 기반과 40개 이상의 언어 모델(LLM) 간의 연결을 자동화하여 검색 증강 생성(RAG)을 위한 오케스트레이션 계층을 간소화합니다. mAIstro 플랫폼을 통해 사용자는 코딩 없이 확장 가능한 LLM 지원 워크플로를 구축하는 동시에 기업 제어, 사람의 감독 및 동적 버전 관리의 이점을 누릴 수 있습니다.

주요 오케스트레이션 기능:

시스템 성능, 응답 생성 및 구성을 모니터링용 요약 대시보드를 통한 완전한 거버넌스. 자동화된 정리 및 PII 탐지/제거를 통해 프롬프트 인젝션 및 유해 콘텐츠로부터 보호. 다국어 질문 시 교차 언어 지원 및 자동 번역. watsonx Assistant 및 기타 툴에 매끄럽게 통합되어 작업을 자동으로 생성하고 Q&A 쌍 인덱싱. LLM 간의 즉각적인 스와핑으로 리툴링 없이 유연성과 제어 보장. NeuralSeek는 복잡한 RAG 구현을 효율적으로 확장하고 관리하기 위한 포괄적인 오케스트레이션 솔루션을 제공합니다.

Neural Seek에 대한 자세한 내용, 시작 방법과 각종 정보는 Neural Seek 가이드 문서에서 확인하세요.

Neural Seek는 바로 사용할 수 있게 다듬어진 옵션인 반면, LlamaIndex와 LangChain은 RAG 오케스트레이션을 더 확실하게 맞춤 설정하고 제어하고자 하는 사람들을 위한 강력한 대안 오픈 소스입니다.

LlamaIndex: 모듈성과 확장성을 제공하여 데이터 검색 및 생성 프로세스의 유연한 오케스트레이션을 가능하게 하는 프레임워크입니다. Llama Index를 사용하면 다양한 검색 방법을 실험하고, 자체 문서 청크 전략을 정의하고, 다양한 데이터 소스를 연결하여 고유한 요구에 맞게 오케스트레이션을 조정할 수 있습니다. 적응성이 뛰어나고 세분화된 제어가 가능하므로 맞춤형 솔루션을 심층적으로 사용하려는 조직에 적합합니다.

Llama Index 시작 방법과 모든 정보는 LlamaIndex 사이트에서 확인하세요

LangChain: 언어 모델을 외부 데이터 소스와 통합하기 위해 설계된 또 다른 오픈 소스 오케스트레이션 프레임워크입니다. 검색 시스템과 LLM 간의 흐름을 관리하는 도구 모음을 제공하여 RAG 솔루션의 복잡한 워크플로를 자동화하는 데 도움이 됩니다. 또한 비 IBM 모델을 포함한 다중 통합을 지원해서, 다양한 AI 도구와 서비스를 활용하는 하이브리드 환경에서 다양한 선택이 가능합니다.

LangChain 시작 방법과 모든 정보는 LangChain 사이트에서 확인하세요