RAG 개념 [2]

RAG(Retrieval-Augmented Generation)란 무엇인가?

RAG는 자연어 처리(NLP) 분야에서 정보 검색을 통해 언어 생성 과정을 향상시키는 모델입니다. 이 모델은 사용자의 질문에 대해 더 정확하고 관련성 높은 답변을 생성하기 위해 외부 지식 소스로부터 정보를 검색하고 이를 활용하여 답변을 생성하는 방식으로 작동합니다.

RAG의 작동 원리

RAG는 크게 두 가지 주요 단계로 이루어져 있습니다:

1. 정보 검색 단계: 사용자의 질문이 입력되면, RAG는 관련 문서나 데이터를 외부 지식 소스(예: 데이터베이스, 검색 엔진)에서 검색합니다. 이 단계에서는 질문과 관련된 문서들이 선택됩니다.
2. 언어 생성 단계: 선택된 문서들을 기반으로, GPT와 같은 언어 생성 모델이 질문에 대한 답변을 생성합니다. 이 단계에서 검색된 정보가 활용되어 보다 정확하고 풍부한 답변이 생성됩니다.

RAG 파이프라인

RAG의 파이프라인은 다음과 같습니다:

1. 입력 질문: 사용자가 입력한 질문이 시스템에 들어옵니다.
2. 정보 검색 모듈: 질문과 관련된 문서나 데이터를 외부 소스에서 검색합니다.
3. 문서 선택: 검색된 문서들 중에서 가장 관련성이 높은 것들을 선택합니다.
4. 언어 생성 모듈: 선택된 문서들을 바탕으로 질문에 대한 답변을 생성합니다.
5. 최종 답변 출력: 생성된 답변이 사용자에게 전달됩니다.

RAG는 언제 사용하나요?

RAG는 다음과 같은 상황에서 특히 유용합니다:

• 특정 도메인에 최적화된 모델이 필요한 경우: 특정 산업이나 분야에 특화된 정보를 사용하여 더 정교한 답변을 생성할 수 있습니다.
• 고유한 비즈니스 요구사항 충족이 필요한 경우: 기업의 내부 데이터와 외부 지식을 결합하여 맞춤형 답변을 생성할 수 있습니다.
• 모델이 사실이 아닌 진술을 하는 경우: 정보 검색을 통해 신뢰할 수 있는 외부 데이터를 반영하여 정확도를 높일 수 있습니다.
• 모델 결과의 정확도가 사용자의 기대치에 미치지 못하는 경우: 검색된 정보를 기반으로 보다 관련성 높은 결과를 도출할 수 있습니다.

RAG를 사용하는데 필요한 요건

RAG를 효과적으로 사용하기 위해서는 다음과 같은 요건이 필요합니다:

• 개인/기업의 데이터를 LLM과 연계하여 서비스하고자 할 때: 특정 도메인 지식과 연계된 서비스를 구축하기 위해 RAG가 필요합니다.
• 실시간으로 변화하는 정보를 반영해야 하는 경우: 최신 정보를 반영하여 실시간으로 업데이트되는 답변을 제공할 수 있습니다.
• 다양한 정보를 통합한 질의 응답 시스템을 구축하고자 할 때: 여러 출처에서 정보를 검색하여 통합된 답변을 제공할 수 있습니다.

RAG의 제약사항

RAG를 도입할 때 고려해야 할 제약사항은 다음과 같습니다:

• 정보 검색의 정확도: 검색된 문서가 항상 정확하고 관련성이 높은 것은 아닙니다.
• 처리 속도와 효율성: 외부 정보 검색과 언어 생성이 결합되므로, 처리 속도가 느려질 수 있습니다.
• 복잡도와 자원 요구사항: 시스템 구축 및 운영에 높은 자원이 요구될 수 있습니다.
• 정보 손실: 검색된 정보가 충분하지 않거나 정확하지 않으면, 답변의 질이 저하될 수 있습니다.

결론

RAG는 최신 정보를 바탕으로 더욱 정확하고 풍부한 답변을 제공하는데 유용한 도구입니다. 그러나 도입 전에 제약사항과 필요한 요건을 충분히 고려하여야 하며, 특정 비즈니스 요구사항에 맞게 최적화된 환경을 구축하는 것이 중요합니다.