Posted by 현대의 인공지능(AI) 모델은 사용자 질문에 대한 정확하고 풍부한 답변을 제공하기 위해 끊임없이 발전하고 있다. 그 중 하나의 혁신적인 접근법이 바로 Retrieval-Augmented Generation(RAG) 이다. RAG는 정보 검색과 텍스트 생성을 결합하여 더욱 정확하고 세부적인 답변을 생성하는 모델로 이번 포스트에서는 RAG의 기본 개념, 작동 원리, 활용 사례 등을 알아보도록 하자.
RAG란 무엇인가?
RAG는 Retrieval-Augmented Generation의 약자로, 질문에 대한 답변을 생성하기 전에 관련 정보를 검색하는 과정을 포함하는 AI 모델이다. Retrieval-Augmented Generation(RAG)는 최근 자연어 처리(NLP) 분야에서 주목받는 AI 기술로, 텍스트 생성과 정보 검색을 결합하여 보다 풍부하고 정확한 응답을 생성할 수 있는 방법이다. 이 기술은 기존의 단순한 텍스트 생성 모델과는 달리, 관련 정보를 검색하여 응답의 맥락과 정확도를 크게 향상시킬 수 있는 것이 장점이다.
RAG의 주요 구성 요소
RAG는 크게 두 부분의 주요 모델로 구성 된다.
검색 모델(Retrieval Model)
- 사용자의 질문이나 입력에 기반하여, 관련 있는 정보를 포함하고 있는 문서나 데이터를 대규모 데이터베이스에서 검색한다.
- 검색 모델은 TF-IDF, BM25와 같은 전통적인 검색 알고리즘이나, Dense Passage Retrieval(DPR)와 같은 최신 딥러닝 기반 모델을 사용할 수 있다.
생성 모델(Generation Model)
- 검색된 정보를 바탕으로 답변을 생성한다. 이때, 기존의 언어 모델(Chat-GPT와 같은)이 사용될 수 있다.
- 생성 모델은 검색된 문서의 내용을 이해하고, 이를 바탕으로 사용자가 원하는 형태의 답변을 생성한다.
RAG의 기본 원리
RAG는 검색과 생성을 결합하여 더욱 정확하고 풍부한 정보를 제공하는 것이 특징이다. 이를 통해 단순히 질문에 대한 답변을 생성하는 것보다 더 나은 성능을 발휘할 수 있다.
검색 단계
먼저, 사용자의 질문이 주어지면, 검색 모델이 데이터베이스에서 관련 문서를 검색한다(아래 그림에서 ②, ③에 해당한다). 예를 들어, 질문이 “파리의 수도는 어디인가요?”라면, 검색 모델은 파리와 관련된 문서를 찾는다.
생성 단계
검색된 문서를 바탕으로 생성 모델이 질문에 대한 답변을 생성한다(아래 그림에서 ④, ⑤에 해당한다). 이 단계에서는 검색된 문서의 정보를 활용하여 보다 정확하고 구체적인 답변을 생성할 수 있다.
위 그림은 RAG의 간단한 프로세스를 보여준다. 사용자의 입력에 따라 관련 정보를 검색하고, 그 정보를 바탕으로 새로운 텍스트를 생성하는 과정을 나타낸다.
RAG 사용 예
- 고객 지원 자동화: 고객의 질문에 대해 매우 구체적이고 정확한 답변을 제공할 수 있다.
- 지식 기반 문서 생성: 연구자나 작가가 특정 주제에 대한 정보를 수집하고 요약하는 데 도움을 준다.
- 교육 및 학습 보조: 학생들이 질문에 대한 상세한 설명과 함께 답변을 받을 수 있어 학습 효과를 극대화한다.
RAG 구현의 도전과제 및 고려사항
- 데이터 품질과 범위: 검색된 데이터의 질과 범위가 결과의 정확성에 큰 영향을 미친다. 따라서 충분히 크고 다양한 데이터 소스를 확보하는 것이 중요하다.
- 성능 최적화: 검색과 생성 과정에서의 지연 시간을 최소화하고 성능을 최적화하는 것이 필수적이다.
- 윤리적 고려사항: 검색된 정보의 출처와 정확성을 명확히 하고, 잘못된 정보로 인한 부정적인 결과를 방지해야 한다.
결론
Retrieval-Augmented Generation(RAG) 모델은 정보 검색과 생성 능력을 결합하여 사용자에게 정확하고 유용한 정보를 제공하는 강력한 도구이다. 이를 통해 다양한 응용 분야에서 높은 성능을 발휘할 수 있으며, 데이터 사이언스와 인공지능 분야에서 중요한 역할을 할 수 있다. 다음 포스트로 Retrieval-Augmented Generation(RAG) 이해할 수 있는 코드로 구현해보도록 하겠다.