"AI 여전히 환각 문제를 안고 있다: MongoDB가 고급 재정렬기와 임베딩 모델로 이를 해결하는 방법"이라는 제목의 VentureBeat 기사는 AI 환각 문제와 MongoDB가 이 문제를 해결하기 위해 고급 기술을 활용하는 방법에 대해 설명합니다.

AI 환각
AI 환각이란, AI 모델이 사실처럼 제시하는 잘못되거나 허구의 콘텐츠를 생성하는 것을 의미합니다. 이러한 문제는 여러 요인으로 인해 발생하며, 여기에는 불충분하거나 편향된 훈련 데이터, 과적합, 결함 있는 모델 구조, 생성 방법 등이 포함됩니다.

MongoDB의 접근법
AI 환각을 완화하기 위해 MongoDB는 두 가지 주요 기술을 활용하고 있습니다:

임베딩 모델
임베딩 모델은 비구조화 데이터를 벡터 임베딩으로 변환하여 컴퓨터가 데이터의 의미를 이해할 수 있도록 합니다. 이러한 모델은 텍스트, 이미지 또는 다른 형태의 데이터를 숫자 벡터 공간으로 인코딩하는 생성 AI에서 매우 중요합니다. MongoDB는 도메인 특화 임베딩 모델을 사용하여 보다 정확하고 맥락에 맞는 결과를 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다.

검색 증강 생성(RAG) 및 재정렬기
RAG는 생성 AI와 외부 지식 소스를 결합하여 응답을 검증된 최신 데이터에 고정시킵니다. 이 접근법은 AI 응답이 신뢰할 수 있는 정보에 기반하도록 하여 환각을 줄입니다. 재정렬기는 심층적인 맥락 분석을 통해 결과 순서를 최적화하는 데 중요한 역할을 하며, 종종 BERT나 기타 Transformer 기반 모델과 같은 고급 머신러닝 모델을 활용합니다. 이러한 재정렬기는 벡터 데이터베이스에서 가져온 문서를 필터링하고 순위를 매겨 가장 관련성 높은 정확한 결과를 사용자에게 제시합니다.

이점 및 구현
- 정확도 향상 : 도메인 특화 임베딩 모델과 RAG를 통합함으로써 MongoDB는 AI 생성 출력의 정확도와 신뢰성을 높입니다.
- 맥락적 관련성 : 재정렬기는 결과가 쿼리에 의미적으로 가까워지도록 보장하여 irrelevant이나 환각된 응답의 가능성을 줄입니다.
- 실시간 데이터 : 벡터 데이터베이스와 실시간 데이터 소스를 사용함으로써 데이터 지연 오류를 완화하여 응답이 현재적이고 정확하도록 합니다.
- 사용자 쿼리의 구체성 : 구체적인 사용자 쿼리를 유도하고 벡터 데이터베이스를 통해 맥락을 제공하여 AI 환각의 위험을 further 감소시킵니다.

결론
MongoDB의 AI 환각 대응 전략은 고품질 임베딩 모델, RAG 기술, 고급 재정렬기를 결합한 다면적인 접근 방식을 포함합니다. 이러한 기술들은 AI 응답이 정확하고 관련성이 있으며 신뢰할 수 있는 데이터에 기반하여 환각 발생을 줄이는 데 기여합니다.