멀티홉 추론

멀티홉 추론이란?

멀티홉 추론은 인공지능, 특히 자연어 처리(NLP)와 지식 그래프 분야에서 AI 시스템이 여러 정보를 논리적으로 연결해 답을 도출하거나 결정을 내리는 과정입니다. 한 가지 출처나 단일 정보에만 의존하는 것이 아니라, 멀티홉 추론은 AI가 서로 연결된 데이터 포인트(“홉”)들의 연쇄를 따라가며 종합적인 응답을 만들어냅니다.

본질적으로 멀티홉 추론은 복잡한 문제를 해결하거나 정교한 질문에 답하기 위해 서로 다른 맥락의 지식을 조합하는 인간의 능력을 모방합니다. 이 접근법은 단순한 사실 검색을 넘어, AI가 관계를 이해하고, 추론하며, 문서·데이터베이스·지식 그래프 등 다양한 곳에 분산된 정보를 통합할 것을 요구합니다.

핵심 요소

• 다양한 정보 소스: 문서, 지식 베이스, 시스템 등 다양한 곳의 데이터가 활용됩니다.
• 논리적 연결: 서로 다른 정보 간의 관계를 설정합니다.
• 추론과 통합: 연결된 데이터 포인트를 종합해 결론을 도출합니다.
• 순차적 추론 단계(홉): 각 홉은 추론 연쇄에서 최종 답변에 더 가까워지는 한 단계입니다.

멀티홉 추론은 어떻게 사용되나?

멀티홉 추론은 여러 AI 응용 분야에서 정보 검색과 의사결정의 깊이와 정확성을 높이기 위해 활용됩니다.

자연어 처리(NLP) 및 질문 응답

NLP에서 멀티홉 추론은 고급 질문 응답 시스템에 필수적입니다. 이러한 시스템은 한 문장이나 단락만으로 답할 수 없는 복잡한 쿼리를 이해하고 처리해야 합니다.

예시:

질문:
“프랑스에서 태어나 1957년 노벨 문학상을 수상하고 ‘이방인’을 쓴 작가는 누구인가?”

이 질문에 답하기 위해 AI는 다음을 수행해야 합니다.

1. 프랑스에서 태어난 작가를 찾는다.
2. 그중 1957년 노벨 문학상을 받은 사람을 식별한다.
3. 그중 ‘이방인’을 쓴 사람을 확인한다.

이렇게 여러 데이터 포인트의 정보를 연결해 AI는 알베르 카뮈가 답임을 도출합니다.

지식 그래프 추론

지식 그래프는 엔티티(노드)와 관계(엣지)를 구조화된 형태로 표현합니다. 멀티홉 추론을 통해 AI 에이전트는 이 그래프를 따라가며 순차적으로 추론하여 명시적으로 기록되지 않은 새로운 관계를 발견하거나 답을 찾을 수 있습니다.

활용 사례: 지식 그래프 완성

AI 시스템은 기존 연결을 추론해 지식 그래프에서 누락된 연결이나 사실을 예측할 수 있습니다. 예를 들어, 지식 그래프에 다음과 같은 정보가 있을 때:

• A는 B의 부모이다.
• B는 C의 부모이다.

AI는 멀티홉 추론을 통해 A가 C의 조부모임을 추론할 수 있습니다.

불완전한 환경의 강화 학습

부분적으로만 정보가 있는 환경(예: 완전하지 않은 지식 그래프)에서, 에이전트는 멀티홉 추론을 사용해 불확실성을 극복합니다. 강화 학습 알고리즘은 목표에 더 가까워지는 행동에 대해 보상을 주며, 에이전트가 순차적으로 결정을 내리도록 합니다.

예시:

AI 에이전트가 지식 그래프 내 개념 노드에서 시작해 목표 개념에 도달할 때까지 순차적으로 엣지(관계)를 선택합니다. 직접 경로가 없을 때도, 성공적으로 도달하면 보상을 받습니다.

AI 자동화와 챗봇

AI 기반 챗봇에서 멀티홉 추론은 챗봇이 더욱 상세하고 맥락에 맞는 답변을 제공할 수 있도록 돕습니다.

활용 사례: 고객 지원 챗봇

기술 문제로 사용자를 돕는 챗봇이 다음과 같은 과정을 거칠 수 있습니다.

1. 이전 대화에서 사용자의 기기 유형을 파악합니다.
2. 해당 기기 관련 알려진 문제를 지식 베이스에서 찾습니다.
3. 사용자가 보고한 문제에 맞는 해결 방법을 안내합니다.

이렇게 여러 정보를 종합해 챗봇은 정확하고 도움이 되는 답변을 제공합니다.

예시와 활용 사례

멀티홉 질문 응답 시스템

의료 분야:

질문:
“페니실린에 알레르기가 있지만 세균 감염 치료가 필요한 환자에게 처방할 수 있는 약은?”

추론 단계:

1. 세균 감염 치료에 사용되는 약물을 파악한다.
2. 페니실린 또는 관련 성분이 포함된 약물을 제외한다.
3. 페니실린 알레르기 환자에게 안전한 대체 항생제를 제안한다.

AI 시스템은 의료 지식을 종합해 안전한 치료 옵션을 제시합니다.

보상 셰이핑을 활용한 지식 그래프 추론

강화 학습에서 보상 셰이핑은 보상 함수를 수정해, 희소하거나 왜곡된 보상 환경에서 에이전트의 학습을 효과적으로 유도합니다.

활용 사례:

지식 그래프에서 두 엔티티 사이의 연결을 찾는 AI 에이전트가 각 올바른 홉마다 중간 보상을 받아, 불완전한 그래프에서도 멀티홉 경로 탐색을 장려합니다.

챗봇에서의 멀티홉 추론

개인 비서 챗봇:

시나리오:
사용자가 “어제 요리 프로그램에서 나온 레시피 재료를 살 수 있게 알림 설정해줘.“라고 요청합니다.

AI 추론:

1. 사용자가 어제 시청한 요리 프로그램을 파악합니다.
2. 해당 프로그램에서 소개된 레시피를 찾습니다.
3. 재료 목록을 추출합니다.
4. 재료 목록이 포함된 알림을 설정합니다.

챗봇은 캘린더, 외부 콘텐츠, 사용자의 선호를 연결해 요청을 완성합니다.

불완전한 지식 그래프 다루기

AI 에이전트는 종종 일부 정보가 누락된 지식 그래프(불완전 환경)에서 동작합니다. 멀티홉 추론을 통해 직접적인 관계가 없더라도 간접 경로를 탐색해 누락된 정보를 유추할 수 있습니다.

예시:

두 개념 사이의 직접적 관계가 없을 때, 중간 개념을 통한 경로를 찾아 지식의 공백을 메웁니다.

강화 학습 포뮬레이션

멀티홉 추론 과제는 에이전트가 누적 보상을 극대화하기 위해 환경에서 행동을 취하는 강화 학습 문제로 공식화할 수 있습니다.

구성 요소:

• 상태(State): 지식 그래프 또는 맥락 내 현재 위치
• 행동(Action): 다음 노드 또는 정보로 이동하는 홉
• 보상(Reward): 성공적인 추론 단계에 대한 피드백 신호
• 정책(Policy): 에이전트 행동을 안내하는 전략

예시:

에이전트가 쿼리에 답하기 위해 지식 그래프 내에서 순차적으로 관계를 선택하며, 정답에 가까워질 때마다 보상을 받습니다.

자연어 처리에서의 멀티홉 추론

NLP에서 멀티홉 추론은 여러 정보를 연결해야 이해할 수 있는 텍스트를 모델이 처리하도록 하여, 기계 독해력을 향상시킵니다.

적용 예시:

• 독해 테스트: 지문 여러 부분의 정보를 필요로 하는 질문에 답변
• 요약: 다양한 주제나 논점이 담긴 텍스트의 핵심을 포착하는 요약 작성
• 코어퍼런스 해소: 여러 문장에 걸쳐 동일 대상을 지칭하는 표현을 식별

LLM과 지식 그래프 결합

GPT-4와 같은 대형 언어 모델(LLM)은 지식 그래프와 통합하여 멀티홉 추론 능력을 강화할 수 있습니다.

장점:

• 맥락 이해 강화: LLM은 비정형 텍스트, 지식 그래프는 구조화된 데이터를 처리
• 정확한 답변 향상: 둘을 결합하면 정밀하고 맥락에 맞는 응답 가능
• 확장성: LLM은 방대한 데이터를 처리해 복잡한 멀티홉 추론에 필수적임

활용 사례:

생명과학 연구에서 AI 시스템이 LLM의 언어 이해력과 지식 그래프의 구조화된 의학 데이터를 결합해 복잡한 쿼리에 답합니다.

AI 자동화 활용 사례

AI 기반 고객 지원

멀티홉 추론을 통해 AI 에이전트는 다음과 같이 복잡한 고객 문의도 처리합니다.

• 고객 이력 확인
• 정책 및 가이드라인 이해
• 여러 요소를 고려한 맞춤형 솔루션 제공

공급망 최적화

AI 시스템이 판매 데이터, 재고 수준, 물류 제약을 분석해

• 수요 변동 예측
• 잠재적인 공급망 차질 파악
• 조달 및 유통 전략 조정 권고

이상 탐지(사기 탐지)

거래 내역, 사용자 행동, 네트워크 관계를 종합적으로 추론해 단일 요인 분석으로는 놓칠 수 있는 사기 행위를 AI가 감지합니다.

챗봇 상호작용 강화

멀티홉 추론 덕분에 챗봇은 더욱 자연스럽고 의미 있는 대화를 할 수 있습니다.

능력:

• 맥락 인식: 이전 상호작용을 기억해 현재 답변에 반영
• 복합 쿼리 처리: 다양한 정보를 종합해야 하는 복합 질문 대응
• 개인화: 사용자 이력과 선호 기반 맞춤 응답

예시:

여행 추천 챗봇이 사용자의 과거 여행 기록, 현재 위치, 예정된 이벤트까지 고려해 목적지를 제안합니다.

멀티홉 추론 관련 연구

1. Improving LLM Reasoning with Multi-Agent Tree-of-Thought Validator Agent
   이 논문은 문제 해결 과정에 특화된 역할을 할당하는 멀티 에이전트 접근법으로 대형 언어 모델(LLM)의 추론 능력을 강화하는 방법을 다룹니다. Tree of Thoughts(ToT) 기반 Reasoner와 Thought Validator 에이전트를 결합해 추론 경로를 검증하고, 잘못된 경로를 제거해 더 견고한 투표 전략을 구현합니다. 이 접근법은 GSM8K 데이터셋에서 기존 ToT 전략 대비 평균 5.6% 성능이 향상되었습니다. 더 읽기
2. Graph-constrained Reasoning: Faithful Reasoning on Knowledge Graphs with Large Language Models
   이 연구는 LLM의 환각(hallucination) 문제를 해결하기 위해 지식 그래프(KG)를 통합합니다. KG-Trie 인덱스를 활용해 KG 구조를 LLM에 적용, 그래프 제약 추론(GCR) 방식을 제안합니다. 이로써 LLM의 디코딩 과정을 제한해 신뢰할 수 있는 추론을 실현하고, 환각을 방지합니다. GCR은 KGQA 벤치마크에서 최고 성능을 달성했으며, 탁월한 제로샷 범용성도 입증했습니다. 더 읽기
3. Hypothesis Testing Prompting Improves Deductive Reasoning in Large Language Models
   이 논문은 다양한 프롬프트 기법과 LLM을 결합해 연역 추론을 개선하는 방법을 다룹니다. 결론 가정, 역방향 추론, 사실 검증을 포함하는 Hypothesis Testing Prompting을 도입해, 잘못되거나 허구적인 추론 경로 문제를 해결하고 추론 작업의 신뢰성을 높였습니다. 더 읽기