LLM 기반 질의 생성 방법 - Evolving

LLM(대규모 언어 모델)을 활용하여 더 효과적인 질의(Query)를 생성하는 여러 'Evolving' 기법들을 설명합니다. 여기서 'Evolving'은 단순히 한 번 질의를 만드는 것을 넘어, 모델의 능력이나 조건 등을 '진화(Evolve)'시키면서 더 나은 질의를 생성하는 접근 방식을 의미합니다.

1. Reasoning Evolving (추론 진화)

• 이 기법은 LLM이 질의를 생성할 때 '추론' 과정을 발전시키는 데 초점을 맞춥니다.
• 단순히 정보를 나열하는 질문이 아니라, 모델이 복잡한 문제에 대해 더 깊이 생각하고, 여러 사실을 연결하여 논리적으로 추론할 수 있도록 유도하는 질의를 생성하는 방식입니다.
• 예를 들어, 어떤 현상의 원인과 결과를 묻거나, 여러 시나리오를 비교 분석하도록 하는 등의 질의를 생성하여 모델의 추론 능력을 테스트하거나 향상시키는 데 사용될 수 있습니다.
• 목표: LLM이 단순 나열이 아닌, 원인-결과 또는 비교 분석 등의 추론을 하도록 유도합니다.
• 예시:
  • 초기 질문: 지구 온난화의 영향은 무엇인가요?
  • Reasoning Evolving 된 질문: "지구 온난화가 해수면 상승에 미치는 구체적인 메커니즘을 설명하고, 이로 인해 발생하는 연안 지역의 사회경제적 영향을 추론해주세요."
• 설명: 단순히 영향을 묻는 것을 넘어, 해수면 상승이라는 특정 영향에 대해 '메커니즘'을 설명하고, 그 결과로 발생하는 '사회경제적 영향'을 '추론'하라고 요구함으로써 LLM의 추론 능력을 활성화시킵니다.

2. Conditioning Evolving (조건 진화)

• 이 기법은 LLM에게 주어지는 '조건'이나 '제약'을 변화시키면서 질의를 생성하는 방식입니다.
• 모델이 특정 상황, 역할(페르소나), 또는 제약 조건(예: 특정 형식으로 답변, 특정 정보만 사용 등) 하에서 어떻게 반응하고 질의를 생성하는지를 탐색합니다.
• 다양한 조건을 적용해봄으로써 모델의 유연성이나 특정 조건에 대한 이해도를 평가하고, 그에 맞는 질의를 만들어낼 수 있습니다.
• 목표: 특정 조건이나 제약을 부여하여 LLM이 그 조건 하에서 질의를 생성하거나 반응하게 합니다.
• 예시:
  • 초기 질문: 지구 온난화의 영향은 무엇인가요?
  • Conditioning Evolving 된 질문: "지구 온난화의 영향을 3가지 핵심 키워드로 요약하고, 각 키워드에 대해 50자 이내로 설명해주세요."
• 설명: 답변의 '형식(3가지 키워드 요약)'과 '길이(50자 이내)'라는 제약을 조건으로 부여했습니다. LLM은 이 조건에 맞춰 정보를 압축하고 표현해야 합니다. 다른 예로는 '전문가 용어를 사용하지 말고 설명해주세요' 같은 조건도 가능합니다.

3. Persona Evolving (페르소나 진화)

• 이 기법은 LLM이 특정 '페르소나(인격/역할)'를 가지고 질의를 생성하도록 유도하는 방식입니다.
• 예를 들어, 모델에게 '전문가', '초보자', '특정 연령대의 사람' 등 다양한 역할을 부여하고, 그 역할에 맞는 말투, 관심사, 질문 방식 등을 반영하여 질의를 생성하게 합니다.
• 이를 통해 모델이 다양한 관점에서 질문을 만들거나, 특정 사용자 그룹을 대상으로 하는 질의를 효과적으로 생성하는 능력을 개발할 수 있습니다.
• 목표: LLM이 특정 페르소나의 관점에서 질의를 생성하거나 반응하게 합니다.
• 예시:
  • 초기 질문: 지구 온난화의 영향은 무엇인가요?
  • Persona Evolving 된 질문: (LLM에게 '저는 초등학생입니다'라는 페르소나를 부여한 후) "지구 온난화가 우리 동네 친구들에게는 어떤 나쁜 영향을 줄 수 있나요? 쉽게 설명해주세요!"
• 설명: 질문하는 주체를 '초등학생'으로 설정하고, 그 초등학생의 입장에서 '우리 동네 친구들에게 미치는 영향'과 '쉬운 설명'을 요구합니다. LLM은 이 페르소나에 맞춰 질문의 내용과 형식을 조정하게 됩니다.

4. Compress Evolving (압축 진화)

• 이 기법은 생성된 질의나 관련 정보를 '압축'하거나 '요약'하는 과정과 관련이 있을 수 있습니다. (이 부분은 문맥에 따라 조금 다르게 해석될 여지가 있지만, 일반적인 의미에서 설명드립니다.)
• 길고 복잡한 정보를 바탕으로 핵심적인 내용을 담은 간결한 질의를 생성하거나, 여러 개의 관련 질의를 하나의 포괄적인 질의로 압축하는 등의 기술을 포함할 수 있습니다.
• 이는 RAG 시스템 등에서 검색 효율을 높이거나, 사용자가 핵심적인 질문을 더 쉽게 파악하도록 돕는 데 유용할 수 있습니다.
• 목표: 정보를 압축하거나 요약하여 더 간결하고 핵심적인 질의를 만듭니다.
• 예시:
  • 초기 질문: 지구 온난화의 영향은 무엇인가요? (만약 이 질문이 RAG 검색을 위해 너무 광범위하다면)
  • Compress Evolving 된 질문: (사용자의 추가 정보: 해수면 상승, 극지방 빙하 감소, 이상 기후 현상) "지구 온난화의 핵심적인 3가지 영향(해수면 상승, 빙하 감소, 이상 기후)에 대한 최신 연구 동향을 알려주세요."
• 설명: 사용자의 초기 질문과 추가 정보(또는 LLM이 스스로 파악한 핵심 내용)를 바탕으로, 너무 광범위한 질문을 특정 핵심 영향들로 '압축'하여 더 구체적이고 검색에 용이한 질의를 생성합니다. 복잡한 문단에서 핵심 키워드나 구문을 추출하여 질의로 만드는 것도 Compress Evolving의 한 형태입니다.

요약하자면, 'Evolving' 질의 생성 방법들은 LLM의 다양한 능력을 진화(발전) 시키거나, 다양한 조건과 관점 을 적용하여, 또는 정보를 효율적으로 처리하면서 더 정교하고 목적에 맞는 질의를 생성하는 기법들입니다. 이는 LLM이 단순히 질문에 답하는 것을 넘어, 스스로 효과적인 질문을 설계하는 능력을 개발하는 데 중요한 접근 방식이라고 할 수 있습니다.

LangChain이나 RAG 시스템을 구축할 때, 이런 다양한 'Evolving' 기법들을 활용하여 사용자의 의도를 더 정확하게 파악하거나, 검색 시스템에 더 적합한 질의를 생성하도록 모델을 튜닝하는 데 응용될 수 있습니다.