CassIO: OpenAI에 영감을 받은 최고의 생성적 AI 라이브러리

ChatGPT는 직관적이고 사용자 친화적인 라이브러리를 통해 개발자 경험을 혁신적으로 변화시켰습니다. 이로 인해 모든 개발 필요에 가장 적합한 선택이 되었습니다.

 

 

CassIO: OpenAI에 영감을 받은 최고의 생성적 AI 라이브러리

 

 

CassIO의 탄생 배경

ChatGPT를 자주 사용하는 사람이라면, 때때로 이 AI가 '환각'이라고 불리는 현상에 빠져들 수 있다는 것을 알고 있을 것입니다. 이는 현실과는 무관한 통계적으로 맞는 단어들의 조합입니다. 몇 달 전, 대형 언어 모델(LLM)과 LangChain을 위한 Apache Cassandra 사용에 관한 프롬프트가 흥미로운 반응을 이끌어냈습니다. ChatGPT는 Cassandra가 LLM을 만드는 데 좋은 도구 선택이며, OpenAI가 CassIO라는 MIT 라이선스 Python 라이브러리를 사용한다고 보고했습니다. 이에 대해 더 알아보기 위해 다양한 프롬프트를 사용해본 결과, CassIO의 사용 방법에 대한 많은 세부 사항을 제공했습니다. 심지어 샘플 코드와 웹사이트도 포함되어 있었습니다. 추가 조사를 통해 ChatGPT 응답 외부에서는 CassIO의 증거를 찾을 수 없었지만, 이러한 아이디어의 씨앗이 뿌려졌습니다. 만약 이 라이브러리가 존재하지 않는다면, 필요로 하게 되었고, 우리는 곧바로 작업을 시작했습니다.

 

CassIO: 현실로의 전환

ChatGPT와 OpenAI가 영감을 준 이 훌륭한 아이디어는 무엇이었을까요? 더 적은 노력으로 더 많은 일을 할 수 있게 하는 훌륭한 Python 라이브러리입니다. DataStax와 Anant는 협력하여 CassIO를 개발하여 Cassandra와 생성적 인공지능 및 기타 머신 러닝 작업의 통합을 원활하게 만들었습니다. CassIO의 주요 목적은 Cassandra 데이터베이스에 접근하는 과정을 추상화하고, 벡터 검색 기능을 포함하여 추가 코드 작성의 필요성을 최소화하는 도구 세트를 제공하는 것입니다. 결과적으로 개발자는 CassIO가 데이터베이스의 복잡한 부분을 처리해주므로, AI 시스템의 설계 및 구현에 집중할 수 있습니다. 이는 저렴한 확장성과 낮은 대기 시간을 제공하는 입증된 데이터베이스에 접근할 수 있게 합니다. CassIO의 본질은 구현 과정을 쉽게 하고 단순화하는 데 있습니다.

 

CassIO의 기능과 장점

CassIO의 강점은 특정 AI 프레임워크에 대한 비종속성입니다. LangChain, LlamaIndex, Microsoft Semantic Kernel 또는 다양한 생성적 AI 도구와 같은 인터페이스의 구체적인 구현 세부 사항에는 신경 쓰지 않습니다. 대신, CassIO는 해당 프레임워크의 인터페이스에 맞는 '얇은 어댑터' 세트를 제공하여 CassIO의 기능을 활용할 수 있게 합니다. 이를 통해 CassIO는 AI 애플리케이션과 데이터베이스 간의 간극을 메우며, 애플리케이션이 Cassandra의 힘을 세부 사항에 얽매이지 않고도 활용할 수 있게 합니다.

 

LangChain과의 통합

LangChain은 LLM과의 관리 작업 및 상호작용을 자동화합니다. CassIO는 Cassandra의 도구들을 확장하여 다음과 같은 작업을 간소화합니다:

• LLM을 위한 메모리 모듈: 최근 대화 내용을 기억하거나 전체 과거 대화의 요약을 저장할 수 있습니다.
• LLM 응답 캐시 기능: 대기 시간과 토큰을 절약할 수 있습니다.
• 프롬프트나 장기 LLM 대화 내에서 Cassandra 데이터를 자동으로 주입하는 기능.
• Feast 기능 스토어(잠재적으로 Cassandra로 백업됨)에서 데이터를 프롬프트에 자동으로 주입하는 기능.

이러한 구성 요소들은 데이터 통합 과정을 간소화하고 LLM과 데이터베이스 간의 원활한 상호작용을 보장합니다.

 

벡터 검색과의 통합

최근 Cassandra와 DataStax Astra DB에 벡터 검색 기능이 추가되면서 이미 인기 있는 트랜잭션 데이터베이스에 주요 기능이 통합되었습니다. Cassandra의 높은 확장성 덕분에 데이터를 이동할 필요 없이 한 곳에서 데이터를 저장하고 처리할 수 있습니다. 벡터 검색의 추가로 CassIO는 다음과 같은 기능을 제공하는 '의미적으로 인식 가능한' 도구 모음을 사용할 수 있게 되었습니다:

• 쿼리의 정확한 구문에 의존하지 않는 LLM 응답 캐시.
• 지식 베이스를 저장하고 주어진 질문에 대한 최상의 답변을 구성하는 '의미 인덱스'. 이 도구는 특정 필요에 맞게 조정할 수 있으며, 답변에 실제 정보를 최대한 많이 반영하도록 다양한 정보를 검색할 수 있습니다.
• 오래된 대화라도 관련된 과거 대화를 검색할 수 있는 '의미 메모리' 요소.

CassIO와 LangChain의 결합은 LLM 관리의 변화하는 요구를 충족하기 위해 계속 확장되고 개선될 것입니다. 현재의 최첨단 기술은 LLM에서 더 정확한 응답을 얻기 위해 프롬프트를 체인하는 것입니다. 최근 논문에서는 '생각의 나무(tree-of-thought)'라는 기술을 설명하며, 벡터 검색이 한 프롬프트에서 다음 프롬프트로의 지속성에서 중요한 역할을 한다고 언급했습니다. 이러한 아이디어가 학계에서 생산으로 이동함에 따라, Cassandra는 구현의 중요한 부분이 될 것입니다.

 

CassIO의 미래 전망

CassIO는 계속해서 빠르게 성장하고 있으며, 새로운 개발과 업데이트가 자주 추가되고 있습니다. 현재 CassIO는 LangChain을 지원하며, 곧 LlamaIndex를 지원할 예정입니다. 이 프로젝트의 장기적인 목표는 JARVIS 프로젝트와 같은 자율 AI 에이전트를 위한 대규모 메모리를 지원하는 것입니다. LLM을 사용하는 에이전트는 복잡한 작업 처리를 통해 많은 산업에 엄청난 영향을 미칠 것입니다. 이러한 에이전트는 데이터와 상호작용의 많은 측면을 추적해야 하며, Cassandra는 이 작업에 적합한 데이터베이스입니다. 신뢰할 수 있고 성능이 뛰어납니다.

다가오는 부트 캠프인 “NoCode, Data & AI: LLM Bootcamp with Cassandra”는 개발자들이 라이브러리를 사용하여 챗봇을 구축하는 데 직접 참여할 기회를 제공할 것입니다. 이와 같은 활동이 가까운 도시에서 많이 열릴 예정입니다! CassIO를 탐색하는 사용자가 이슈를 제출하고, 포럼에 참여하며, 이 빠르게 실현되고 있는 환각을 개선하는 데 도움을 주시길 권장합니다.

역사가 이 순간을 어떻게 판단할지는 누구도 모릅니다. 이는 OpenAI 내부 정보의 유출이었을까요? 아니면 AI가 인간에게 명령을 내리기 시작하는 첫 걸음이었을까요? 어느 쪽이든, 개발자들은 이제 생성적 AI의 세계로 나아갈 때 Cassandra의 거의 무한한 규모를 활용할 수 있는 간단한 라이브러리를 갖게 되었습니다.