LLM 메타 AI 컴포넌트란 무엇인가요?

LLM 메타 AI 컴포넌트는 Claude 계열의 모델을 Flow에 연결합니다. 실제 생성이나 작업은 Generator와 Agent에서 이루어지지만, LLM 컴포넌트를 통해 사용되는 모델을 제어할 수 있습니다. 모든 컴포넌트는 기본적으로 ChatGPT-4를 탑재하고 있습니다. 모델을 변경하거나 세부적으로 제어하고 싶을 때 이 컴포넌트를 연결하면 됩니다.

LLM 컴포넌트 연결은 선택 사항임을 기억하세요. LLM을 사용하는 모든 컴포넌트는 기본적으로 ChatGPT-4o로 설정되어 있습니다. LLM 컴포넌트는 모델 변경 및 설정 제어를 가능하게 합니다.

LLM 메타 AI 컴포넌트 설정

최대 토큰(Max Tokens)

토큰은 모델이 처리하고 생성하는 텍스트의 개별 단위를 의미합니다. 토큰 사용량은 모델에 따라 다르며, 하나의 토큰은 단어, 서브워드, 또는 한 글자일 수 있습니다. 대부분의 모델은 수백만 개의 토큰 단위로 과금됩니다.

최대 토큰 설정은 한 번의 상호작용 또는 요청에서 처리할 수 있는 토큰의 총량을 제한하여, 응답이 적절한 범위 내에서 생성되도록 합니다. 기본 제한은 4,000토큰으로, 문서나 여러 소스를 요약해 답변을 생성하기에 최적의 크기입니다.

온도(Temperature)

온도는 답변의 다양성을 0~1 사이로 조절합니다.

0.1의 온도에서는 답변이 매우 간결하지만 반복적이고 부족할 수 있습니다.

1의 높은 온도는 최대한 창의적인 답변을 허용하지만, 무관하거나 비현실적인(헛소리) 답변이 나올 위험이 있습니다.

예를 들어, 고객센터 챗봇의 권장 온도는 0.2~0.5 사이입니다. 이 범위에서는 답변이 스크립트와 관련성을 유지하면서도 자연스러운 변화를 허용합니다.

모델(Model)

이곳에서 모델을 선택할 수 있습니다. Meta AI에서 지원하는 모든 모델이 제공됩니다. Meta의 오픈소스 경량 Llama 모델을 지원하며, 이 모델들은 온디바이스 및 엣지 배포에 최적화되어 있습니다.

• Llama 3.2 1B – 약 12억 3천만 매개변수를 포함하며, 최대 128,000토큰의 컨텍스트 길이를 지원합니다. 요약, 지시 따르기, 재작성 등 다양한 작업에 최적화되어 모바일 및 임베디드 장치에 적합합니다. 이 모델의 사고 방식 등에 대한 자세한 내용은 관련 글을 참고하세요.
• Llama 3.2. 3B – 약 32억 1천만 매개변수를 갖추고, 최대 128,000토큰의 컨텍스트 길이를 지원합니다. 다양한 작업 처리 방식에 대한 자세한 내용도 함께 확인하세요.

LLM 메타 AI를 플로우에 추가하는 방법

모든 LLM 컴포넌트에는 출력 핸들만 있다는 점을 알 수 있습니다. 입력은 컴포넌트를 통과하지 않으며, 이 컴포넌트는 모델 자체만을 나타내고 실제 생성은 AI Agent와 Generator에서 이루어집니다.

LLM 핸들은 항상 보라색입니다. LLM 입력 핸들은 텍스트 생성이나 데이터 처리에 AI를 사용하는 모든 컴포넌트에서 확인할 수 있습니다. 핸들을 클릭하면 옵션이 나타납니다:

이로써 다양한 도구를 만들 수 있습니다. 실제 동작 예시를 살펴보겠습니다. 아래는 Meta AI의 Llama 3.2 1B를 활용해 응답을 생성하는 간단한 AI Agent 챗봇 플로우입니다. 기본적인 Llama 챗봇으로 생각하시면 됩니다.

이 간단한 챗봇 플로우는 다음을 포함합니다:

• 채팅 입력: 사용자가 채팅에 입력하는 메시지
• 채팅 기록: 챗봇이 과거 응답을 기억하고 반영할 수 있도록 함
• 채팅 출력: 챗봇의 최종 응답을 나타냄
• AI Agent: 응답을 생성하는 자율 AI 에이전트
• LLM 메타 AI: Meta의 텍스트 생성 모델과의 연결