IBM Watsonx 교육

 개요

이 자료는 AI 시장 동향과 IBM Watsonx 플랫폼의 활용을 중심으로, 프롬프트 엔지니어링, LangChain, 벡터 임베딩, 그리고 Retrieval Augmented Generation (RAG) 아키텍처 등을 사전 학습하기 위한 가이드입니다.

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1. AI 비즈니스를 위한 플랫폼 IBM Watsonx 소개

1.1 AI 시장 동향과 생성형 AI

• 생성형 AI(Generative AI): 생성형 AI는 텍스트, 이미지, 코드, 음악 등 새로운 콘텐츠를 자동으로 생성할 수 있는 AI 기술입니다. 대표적인 예로는 ChatGPT와 같은 대형 언어 모델이 있습니다.
• AI 시장 동향: AI 시장은 빠르게 성장하고 있으며, 특히 생성형 AI의 도입이 가속화되고 있습니다. 기업들은 고객 경험 향상, 비즈니스 자동화, 효율성 증대 등을 위해 AI를 적극적으로 활용하고 있습니다.
• 생성형 AI의 영향: 생성형 AI는 특히 기업의 콘텐츠 생성, 데이터 분석, 고객 서비스에 큰 영향을 미치고 있으며, 이에 대한 기술적 요구가 증가하고 있습니다.

1.2 생성형 AI 시대에서의 기업의 고민

• 데이터 품질: AI 모델의 성능은 데이터에 크게 의존합니다. 기업은 훈련 데이터의 품질, 데이터 보안, 규제 준수 문제를 고려해야 합니다.
• AI 활용의 효율성: 기업들은 AI 모델을 효과적으로 배포하고 관리하는 데 있어 어려움을 겪고 있습니다. 특히 AI의 비용 효율성과 ROI(Return on Investment)에 대한 고민이 큽니다.
• 윤리적 문제: AI 모델이 생성하는 결과의 투명성, 편향성, 공정성 등을 유지하는 것이 기업의 중요한 과제가 되고 있습니다.

1.3 Enterprise AI를 위한 플랫폼, IBM Watsonx

• IBM Watsonx 개요: IBM Watsonx는 AI 모델 개발, 훈련, 배포 및 데이터 관리를 위한 통합 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 특히 대형 언어 모델(LLM)과 AI 서비스에 특화되어 있으며, AI의 투명성과 신뢰성을 유지하는 관리 도구를 제공합니다.
• 주요 구성 요소:
  • Watsonx.ai: AI 모델 생성, 훈련, 배포를 위한 플랫폼.
  • Watsonx.data: 대규모 데이터 관리 및 분석 도구.
  • Watsonx.governance: AI 모델의 윤리적 사용과 규제 준수를 위한 관리 도구.

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2. IBM Watsonx.ai 기반의 생성형 AI 활용 사례 데모

• Watsonx.ai를 활용한 사례: Watsonx.ai는 자연어 처리(NLP), 이미지 생성, 데이터 분석 등을 지원하며, 다양한 비즈니스 케이스에서 활용됩니다.
  • 고객 서비스: 대형 언어 모델을 이용해 고객의 질문에 자동으로 답변하는 챗봇 구축.
  • 금융 리스크 분석: Watsonx.ai를 사용하여 금융 데이터의 패턴을 분석하고 예측 모델을 개발.
  • 마케팅 자동화: 생성형 AI를 통해 마케팅 메시지나 콘텐츠를 자동으로 생성하여 캠페인을 운영.

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3. 프롬프트 엔지니어링 with Lab

3.1 프롬프트 엔지니어링 기법 및 멀티 모델

• 프롬프트 엔지니어링: 생성형 AI를 효과적으로 활용하려면 프롬프트 엔지니어링이 중요합니다. 이는 AI에게 특정 결과를 요청하기 위한 최적의 지시문을 만드는 기술입니다.
  • 기본 기법: 명확하고 구체적인 프롬프트를 통해 모델의 응답 품질을 개선할 수 있습니다. 예를 들어, "마케팅 캠페인에 사용할 창의적인 아이디어를 제시해 줘"보다 "마케팅 캠페인을 위한 간결하고 독창적인 슬로건 3개를 제시해 줘"와 같은 구체적인 요청이 더 좋은 결과를 이끌어냅니다.
  • 멀티 모델 프롬프트: Watsonx.ai는 다중 AI 모델을 활용할 수 있습니다. 이 경우 하나의 프롬프트가 여러 모델에 전달되어 각 모델이 다른 방식으로 결과를 생성합니다.

3.2 모델 파라미터의 이해

• 모델 파라미터: AI 모델에서 파라미터는 모델이 입력 데이터를 처리하고 결과를 생성하는 데 중요한 역할을 합니다. 파라미터는 모델의 복잡성, 학습 속도, 결과의 정확성 등을 조절합니다.
  • 하이퍼파라미터: 학습률(Learning Rate), 배치 크기(Batch Size), 에포크 수(Epochs) 등 모델 학습에 중요한 값을 의미합니다. Watsonx.ai는 이러한 하이퍼파라미터를 자동으로 튜닝하여 최적의 성능을 발휘할 수 있도록 지원합니다.

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4. IBM Python SDK 및 LangChain with Lab

4.1 IBM Python SDK

• Python SDK: IBM Watsonx.ai는 Python SDK를 제공하여 AI 모델과 데이터 관리를 자동화할 수 있습니다. Python을 통해 Watsonx.ai API에 접근하여 모델을 학습시키고, 데이터 처리 파이프라인을 구축하며, 배포된 모델을 모니터링할 수 있습니다.

4.2 LangChain

• LangChain 통합: LangChain은 Watsonx.ai의 프롬프트 관리 및 멀티 모델 상호작용을 지원하는 도구입니다. LangChain을 사용하면 프롬프트 워크플로우를 자동화하고, 여러 AI 모델과의 연결을 쉽게 관리할 수 있습니다.
  • 프롬프트 템플릿 관리: 다양한 작업에 대해 일관된 프롬프트 템플릿을 유지할 수 있으며, 여러 모델에 걸쳐 통합적으로 사용할 수 있습니다.
  • 멀티모델 구성: LangChain을 통해 Watsonx.ai에서 제공하는 여러 모델을 동시에 실행하여 다각도로 분석하고 비교할 수 있습니다.

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5. Retrieval Augmented Generation (RAG) with Lab

5.1 Vector Embedding

• 벡터 임베딩: 텍스트나 이미지와 같은 비정형 데이터를 수치화하여 벡터 공간에 매핑하는 기법입니다. Watsonx.ai에서는 텍스트 데이터의 유사도를 분석할 때 벡터 임베딩을 사용합니다.
  • 예시: 문서를 임베딩하여 유사한 문서를 검색하거나, 질문에 대한 적절한 답변을 찾는 데 활용할 수 있습니다.
  • 활용 사례: 자연어 처리, 추천 시스템, 정보 검색 등에서 널리 사용됩니다.

5.2 Vector DB

• 벡터 데이터베이스: 벡터화된 데이터를 저장하고 검색할 수 있는 데이터베이스입니다. Watsonx.ai는 벡터 검색을 통해 대규모 데이터셋에서 효율적으로 유사한 항목을 찾을 수 있습니다.
  • FAISS: Facebook AI가 개발한 FAISS(Facebook AI Similarity Search)를 사용하여 고차원 벡터를 빠르게 검색하는 기능을 제공합니다.
  • 활용 예시: Watsonx.ai는 벡터 DB를 사용하여 대규모 텍스트나 이미지 데이터에서 유사한 항목을 빠르게 검색합니다.

5.3 RAG 아키텍처

• RAG (Retrieval Augmented Generation): Watsonx.ai는 RAG 아키텍처를 통해 AI 모델이 외부 지식을 검색하고 해당 정보를 생성형 AI 응답에 통합할 수 있습니다.
  • 과정: AI 모델이 외부 데이터베이스에서 관련 정보를 검색한 후, 이를 바탕으로 응답을 생성합니다.
  • 활용 사례: RAG는 대화형 AI, 고객 지원 시스템, 정보 검색 시스템 등에서 활용되어, 더욱 정확하고 관련성 높은 응답을 제공합니다.

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6. IBM Watsonx Assistant 및 Watson Discovery를 활용한 RAG 아키텍처

6.1 IBM Watsonx Assistant

• Watson Assistant: IBM Watson Assistant는 대화형 AI를 위한 플랫폼으로, 고객 서비스와 같은 다양한 분야에서 챗봇을 구축하는 데 사용됩니다.
  • 통합 RAG: Watson Assistant는 RAG 아키텍처와 통합되어, 질문에 대해 실시간으로 외부 정보를 검색하여 더욱 풍부한 답변을 생성할 수 있습니다.
  • 자동화된 고객 지원: 고객 질문에 대한 자동 응답과 문제 해결을 지원하며, Watsonx.ai에서 학습된 생성형 AI 모델을 통해 더욱 자연스럽고 정확한 대화를 제공합니다.

6.2 Watson Discovery

• Watson Discovery: Watson Discovery는 문서 내에서 관련 정보를 검색하고 추출하는 데 사용되는 도구입니다. 대규모 비정형 데이터를 분석하여 유의미한 정보를 자동으로 추출할 수 있습니다.
  • RAG와의 통합: RAG 아키텍처와 통합하여, Watson Discovery는 대화형 AI가 질문에 적절한 정보를 실시간으로 검색하고 이를 응답에 반영할 수 있도록 합니다.