검색 증강 생성(RAG)이란 무엇인가요?

RAG는 생성형 AI 출력 향상에 도움이 되는 몇 가지 주요 단계로 작동합니다. 

• 검색 및 사전 처리: RAG는 강력한 검색 알고리즘을 활용하여 웹페이지, 기술 자료, 데이터베이스와 같은 외부 데이터를 쿼리합니다. 검색된 관련 정보는 토큰화, 어간 추출, 금지어 제거 등의 사전 처리 과정을 거칩니다.
• 생성: 사전 처리된 검색 정보가 선행 학습된 LLM에 원활하게 통합됩니다. 이러한 통합을 통해 LLM의 컨텍스트가 강화되어 주제를 보다 포괄적으로 이해할 수 있습니다. LLM은 이러한 증강된 컨텍스트를 통해 보다 정확하고 유익하며 몰입도 높은 대답을 생성할 수 있습니다. 

RAG는 먼저 LLM에 의해 생성된 쿼리를 사용해 데이터베이스에서 관련 정보를 검색하는 방식으로 작동합니다. 이렇게 검색된 정보는 LLM의 쿼리 입력에 통합되어 더 정확하고 상황에 맞는 텍스트를 생성할 수 있습니다. RAG는 효율적인 검색 및 조회가 가능하도록 데이터를 저장하는 벡터 데이터베이스를 활용합니다.

RAG는 특히 사실에 기반한 정보 또는 데이터 기반 응답을 다룰 때 기존 텍스트 생성 방법에 비해 여러 가지 이점을 제공합니다. RAG를 사용하는 것이 유익한 몇 가지 주요 이유는 다음과 같습니다.

기존 LLM은 선행 학습된 지식과 데이터로 한정되는 경우가 많습니다. 이로 인해 응답이 오래되거나 부정확할 수 있습니다. RAG는 LLM에 외부 정보 소스에 대한 액세스 권한을 부여하여 정확한 최신 답변을 보장함으로써 이를 극복합니다.

LLM은 창의적이고 흥미로운 텍스트를 생성하는 강력한 도구이지만 사실에 기반한 정확성에서 어려움을 겪을 수 있습니다. 이는 LLM이 부정확한 정보나 편향을 포함할 수 있는 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하기 때문입니다.

RAG는 LLM에게 엄선된 기술 자료에 대한 액세스 권한을 제공하고 생성된 텍스트가 사실에 기반한 정보에 그라운딩되었는지 확인함으로써 이 문제를 해결하는 데 도움을 줍니다. 따라서 RAG는 뉴스 보도, 과학 저술 또는 고객 서비스와 같이 정확성이 가장 중요한 애플리케이션에 특히 유용합니다.

참고: RAG는 최종 사용자에게 할루시네이션이 전송되는 것을 방지하는 데도 도움이 될 수 있습니다. LLM은 학습이 완료되지 않은 경우에도 때때로 솔루션을 생성할 수 있지만 RAG 기법은 사용자 환경을 개선하는 데 도움이 됩니다.

RAG의 검색 메커니즘은 입력 쿼리 또는 컨텍스트와 관련 있는 정보가 검색되도록 보장합니다.

RAG는 LLM에 상황에 맞는 정보를 제공함으로써 모델이 특정 컨텍스트에 더 일관성 있고 더 적절한 대답을 생성할 수 있도록 지원합니다.

이러한 상황별 그라운딩은 관련이 없거나 주제에서 벗어난 대답이 생성되지 않도록 하는 데 도움이 됩니다.

RAG는 LLM이 검색된 사실 정보와 일치하는 대답을 생성하도록 합니다.

RAG는 검색된 지식에 따라 생성 프로세스를 조절하여 생성된 텍스트의 모순과 불일치를 최소화하는 데 도움이 됩니다.

이렇게 하면 사실의 일관성을 유지하고 잘못되거나 오해의 소지가 있는 정보를 생성할 가능성을 줄일 수 있습니다.

RAG는 벡터 데이터베이스를 활용하여 관련 문서를 효율적으로 검색합니다. 벡터 데이터베이스는 문서를 고차원 공간에 벡터로 저장하므로 시맨틱 유사성을 기반으로 빠르고 정확하게 검색할 수 있습니다.

RAG는 상황에 맞는 정보를 제공하여 LLM을 보완합니다. 그러면 LLM은 이 정보를 사용하여 보다 일관되고 유익하며 정확한 응답(멀티모달 대답 포함)을 생성할 수 있습니다.

RAG를 챗봇 시스템에 통합하여 대화 능력을 향상시킬 수 있습니다. RAG 기반 챗봇이 외부 정보에 액세스하면 외부 지식을 활용해 보다 포괄적이고 유익하며 상황에 맞는 대답을 제공하여 전반적인 사용자 경험을 개선할 수 있습니다.