[AI] RAG (Retrieval-Augmented Generation) 이란?

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RAG (Retrieval-Augmented Generation)에 대해 알아보자.

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

거대 언어 모델(LLM)은 학습 데이터에 없거나 최신 정보에 대해서는 어려움을 겪을 수 있다.

이러한 한계를 극복하기 위한 기술이 RAG (Retrieval-Augmented Generation), 즉 검색 증강 생성입니다. RAG는 언어 모델이 답변을 생성하기 전에 외부 지식 소스에서 관련 정보를 검색하여 답변의 품질과 정확성을 높이는 방법론입니다.

마치 20년차 개발자가 새로운 기술에 대해 설명하기 전에 관련 문서를 찾아보고 이해하는 과정과 유사.

RAG의 작동 방식

  1. 검색 (Retrieval)

    • 사용자의 질문이나 요청이 들어오면, RAG 시스템은 미리 구축된 외부 지식 베이스에서 관련 정보를 검색
    • 이 지식 베이스는 문서, 웹 페이지, 데이터베이스 등 다양한 형태를 가짐
    • 검색 과정에서는 질문의 의미를 파악하고, 지식 베이스 내의 정보와 유사성을 비교하여 가장 관련성이 높은 정보를 추출.

  2. 생성 (Generation)

    • 검색된 관련 정보는 원래의 질문 또는 요청과 함께 언어 모델에 입력됨
    • 언어 모델은 이 정보를 바탕으로 답변을 생성
    • 이때, 단순히 검색된 정보를 나열하는 것이 아니라,
    • 검색된 정보를 바탕으로 새로운 문장을 구성하거나,
    • 질문에 대한 답변을 논리적으로 도출하는 등
    • 더욱 풍부하고 맥락에 맞는 답변을 생성 가능

RAG의 장점

  • 정보의 최신성 확보
    • 언어 모델은 학습 데이터 시점 이후의 최신 정보에 접근하기 어렵습니다.
    • RAG는 외부 지식 베이스를 통해 실시간 또는 최신 정보를 활용하여 답변의 정확성을 높일 수 있습니다.
  • 답변의 근거 제시
    • RAG는 답변을 생성할 때 사용된 외부 정보의 출처를 제시할 수 있습니다.
    • 답변의 신뢰도를 높이고, 사용자가 정보를 추가적으로 검증할 수 있도록 돕습니다.
  • 모델 업데이트 비용 절감
    • 기존 언어 모델은 새로운 정보를 학습시키기 위해 모델 전체를 재학습해야 하는 경우가 많아 비용과 시간이 많이 소요됩니다.
    • RAG는 외부 지식 베이스만 업데이트하면 되므로 모델 업데이트 비용을 크게 절감할 수 있습니다.
  • 특정 도메인에 대한 전문성 강화
    • 특정 분야의 지식 베이스를 RAG에 활용하면, 언어 모델은 해당 분야에 대한 전문적인 답변을 제공할 수 있습니다.
    • 예를 들어, 의료 분야의 RAG 시스템은 최신 의학 논문을 검색하여 환자에게 정확한 정보를 제공할 수 있습니다.

RAG의 활용 분야

  • 챗봇 및 가상 비서
    • 사용자의 질문에 대해 최신 정보를 기반으로 정확하고 상세한 답변을 제공하는 챗봇을 구축할 수 있습니다.
  • 지식 검색 시스템
    • 방대한 양의 문서나 데이터베이스에서 사용자의 질문에 가장 적합한 정보를 빠르게 찾아 제공하는 시스템을 구축할 수 있습니다.
  • 콘텐츠 생성
    • 특정 주제에 대한 최신 정보를 검색하여 블로그 게시물, 기사, 보고서 등 다양한 형태의 콘텐츠를 생성하는 데 활용될 수 있습니다.
  • 교육 및 연구
    • 학생이나 연구자가 특정 주제에 대한 정보를 검색하고 이해하는 과정을 돕는 도구로 활용될 수 있습니다.

결론

RAG (Retrieval-Augmented Generation)은 언어 모델의 잠재력을 한 단계 더 끌어올리는 중요한 기술입니다. 외부 지식 소스를 활용하여 답변의 정확성, 최신성, 신뢰성을 높임으로써, 인공지능이 더욱 유용하고 신뢰할 수 있는 도구로 발전하는 데 기여할 것입니다. 마치 숙련된 개발자가 끊임없이 새로운 정보를 습득하고 활용하여 문제를 해결하는 것처럼, RAG는 인공지능이 더욱 똑똑하게 정보를 처리하고 활용할 수 있도록 돕는 핵심적인 기술입니다.