검색 증강 생성(RAG) 소개

Retrieval-Augmented Generation(RAG)이란 무엇인가?

RAG는 어떻게 작동하나요?

ChatGPT 스크린샷

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여기에서 사용한 대규모 언어 모델(LLM)은 지식 컷오프 날짜 이후의 최신하고 신뢰할 수 있는 사실에 접근할 수 없기 때문에 오래된 정보로 작동합니다.
더욱이 LLM이 제공하는 응답에는 출처가 명시되어 있지 않아, 그 주장의 정확성을 독자적으로 검증하기 어렵고 온전히 신뢰하기도 어렵습니다. 이는 AI가 생성한 정보를 활용할 때 독립적인 사실 검증과 비판적 평가가 얼마나 중요한지를 보여 줍니다.

RAG 프레임워크

출처

프롬프트 먼저 사용자가 기대하는 응답을 설명하는 프롬프트를 제공합니다.
맥락 검색 이 핵심 단계에서는 원래 프롬프트에 외부 맥락 정보를 보강합니다. 다양한 출처에서 데이터를 검색하고 조회하는 외부 프로그램이 작동합니다. 이 과정에는 관계형 데이터베이스에 쿼리를 보내거나, 인덱싱된 문서에서 키워드 기반 검색을 수행하거나, 원격 또는 외부 출처에서 데이터를 가져오기 위해 API를 호출하는 작업이 포함될 수 있습니다.
프롬프트 보강 - 맥락 검색이 끝나면, 검색을 통해 가져온 추가 정보가 원래 사용자 프롬프트에 자연스럽게 통합됩니다. 이러한 보강은 사용자 질의를 사실 기반 데이터로 풍부하게 만들어, 내용의 깊이와 관련성을 높여 줍니다.
추론 - 이렇게 보강되고 맥락이 풍부해진 프롬프트를 바탕으로 대규모 언어 모델(LLM)이 작동합니다. LLM은 원래의 사용자 질의와 추가 맥락을 함께 활용하여 정확도를 크게 높입니다. 사실 기반 데이터 소스에 접근해 보다 정밀하고 상황에 맞는 응답을 제공할 수 있습니다.
응답 - LLM은 사실에 부합하는 정보를 반영하여 응답을 생성합니다. 이어서 이 응답이 사용자에게 전달되어, 사용자가 자신의 질의에 대해 정확하고 신뢰할 수 있는 답변을 받도록 보장합니다.

RAG 구성 요소

리트리버
랭커
제너레이터

RAG 리트리버

RAG 랭커

RAG 생성기

RAG 기법과 모델

RAG-시퀀스 이 모델에서는 동일한 검색 문서를 사용해 목표 시퀀스의 각 토큰을 예측합니다. 생성 과정 전반에 걸쳐 하나의 문서에 의존함으로써 일관성을 유지합니다.
RAG-토큰 - RAG-토큰 접근법에서는 목표 시퀀스의 서로 다른 토큰을 서로 다른 문서를 바탕으로 예측할 수 있습니다. 이렇게 하면 각 토큰이 가장 관련성 높은 문맥의 이점을 받을 수 있어 유연성이 높아집니다.

Retrieval-Augmented Generation의 이점

정확도 향상 RAG 모델은 외부 소스의 지식을 활용해 사실적으로 정확한 정보를 제공합니다. 이는 다음과 같이 정밀성과 신뢰성이 가장 중요한 응용 분야에서 특히 유용합니다. 질의응답 그리고 교육 목적의 콘텐츠 생성.
맥락적 관련성 RAG는 생성 결과의 맥락적 관련성을 강화합니다 생성된 텍스트외부 맥락을 통합함으로써, RAG가 생성한 응답은 사용자 질의나 상황과 더 잘 부합하여 더욱 의미 있고 맥락에 적합한 답변을 제공합니다.
응집성 강화 외부 맥락을 통합하면 RAG가 생성한 콘텐츠가 논리적 흐름과 응집성을 유지할 수 있습니다. 이는 긴 텍스트나 내러티브를 생성할 때 특히 유용합니다.
다재다능성 RAG 모델은 매우 다재다능하여 다양한 작업과 질의 유형에 유연하게 적응할 수 있습니다. 특정 도메인에 한정되지 않으며, 여러 주제 전반에 걸쳐 관련 정보를 제공할 수 있습니다.
효율성 RAG 모델은 대규모 지식 소스에서 정보를 효율적으로 접근하고 검색할 수 있어 수작업 검색에 비해 시간을 절약합니다. 이러한 효율성은 챗봇처럼 빠른 응답이 필수적인 애플리케이션에서 특히 가치가 큽니다.
콘텐츠 요약 - RAG는 다음에 유용합니다 긴 문서 요약 또한 가장 관련성 높은 정보를 선별해 간결한 요약을 생성함으로써 문서나 기사를 효과적으로 요약할 수 있습니다. 이는 정보 소화를 돕고 콘텐츠 소비를 단순화합니다.
사용자 맞춤화 - RAG 시스템은 특정 도메인이나 애플리케이션에 맞게 파인튜닝하고 사용자 맞춤화할 수 있습니다. 이를 통해 조직은 고유한 요구와 필요에 맞춰 모델을 정교하게 조정할 수 있습니다.
다국어 기능 - RAG 모델은 여러 언어로 콘텐츠에 접근하고 생성할 수 있어 국제적 애플리케이션, 번역 작업, 그리고 문화 간 소통에 적합합니다.
의사 결정 지원 - RAG는 의료, 금융, 법률을 포함한 다양한 분야에서 충분히 검토된 사실 기반 정보를 제공해, 정보에 입각한 선택을 뒷받침함으로써 의사 결정 과정에 도움을 줄 수 있습니다.
수작업 감소 - RAG는 수동 조사와 정보 검색의 필요를 줄여 인력과 자원을 절약합니다. 이는 대용량 데이터를 처리해야 하는 상황에서 특히 가치가 큽니다.
혁신적 활용 사례 - RAG는 지능형 챗봇, 가상 비서, 자동 콘텐츠 생성 등 혁신적인 NLP 활용을 가능하게 하여 사용자 경험과 생산성을 향상합니다.

RAG의 활용 분야

질의응답 시스템 - RAG는 질의응답 애플리케이션에서 특히 가치가 큽니다. 사용자 질의에 대해 정확하고 문맥에 맞는 답변을 검색·생성할 수 있어 가상 비서, FAQ, 전문가 시스템에 적합합니다.
챗봇과 가상 비서 - RAG 기반 챗봇은 사용자 문의에 더 정확하고 유익한 답변을 제공합니다. 자연어 상호작용에 뛰어나 고객 지원, 정보 검색, 대화형 AI 분야에 특히 적합합니다.
콘텐츠 요약 - RAG는 긴 문서, 기사, 보고서에서 핵심 정보를 선별해 간결한 요약을 생성하는 데 활용될 수 있습니다. 이는 콘텐츠 선별과 정보 소화에 유용합니다.
정보 검색 - RAG는 전통적인 정보 검색 시스템에 더 문맥적으로 적합하고 일관된 결과를 제공하여 성능을 향상시킬 수 있습니다. 검색 엔진의 정밀도와 재현율을 높여 연구 및 지식 관리에 가치 있게 활용됩니다.
콘텐츠 생성 - RAG는 뉴스 기사, 보고서, 제품 설명 등 다양한 목적의 콘텐츠를 생성하는 데 활용됩니다. 생성된 콘텐츠가 사실에 부합하고 문맥에 맞도록 보장합니다.
교육 도구 - RAG는 설명, 학습 가이드, 튜토리얼을 생성하여 교육 자료 제작을 지원할 수 있습니다. 콘텐츠가 유익하며 교육적 문맥에 부합하도록 보장합니다.
법률 리서치 법률 분야에서 RAG는 판례, 법령, 법률 의견을 검색하는 데 적용될 수 있습니다. 이를 통해 변호사와 법률 전문가가 관련 법률 정보를 효율적으로 접근할 수 있습니다.
의료 의사결정 지원 - RAG는 최신 의학 정보, 연구 결과, 치료 가이드라인을 제공하여 의료 전문가의 의사결정을 지원합니다. 근거 중심 의학을 실천하는 데 도움을 줍니다.
재무 분석 - RAG 모델은 실시간 데이터와 금융 데이터베이스를 기반으로 재무 보고서, 시장 요약, 투자 권고안을 생성하여 애널리스트와 투자자에게 도움을 제공합니다.
다국어 간 애플리케이션 - RAG의 다국어 처리 능력은 번역 작업, 문화 간 커뮤니케이션, 다국어 정보 검색에 유용합니다.
콘텐츠 조정 - RAG는 온라인 플랫폼에서 가이드라인이나 정책을 위반하는 사용자 생성 콘텐츠를 식별하고, 이에 대한 대응 문구를 생성함으로써 콘텐츠 조정을 지원할 수 있습니다.
지식 베이스와 전문가 시스템 - RAG는 지식 베이스를 실시간으로 업데이트하고 확장하여, 전문가 시스템이 최신 정보에 접근할 수 있도록 합니다.
검색 엔진 최적화 (SEO) - RAG는 관련 키워드를 선별하고 콘텐츠를 검색 엔진 순위에 맞게 최적화하여, SEO 친화적인 콘텐츠 제작을 지원할 수 있습니다.
데이터 추출 - RAG는 비정형 텍스트 데이터에서 구조화된 정보를 추출하여 데이터 마이닝 및 분석 작업을 용이하게 할 수 있습니다.
과거 데이터 분석 - RAG는 맥락적으로 관련된 정보를 제공하고 역사적 서사를 생성함으로써, 역사학자와 연구자가 역사적 텍스트, 문서, 아카이브를 분석하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

RAG의 과제와 향후 방향

다양한 질의 유형 처리 RAG 모델은 단순한 사실 확인형 질문부터 더 복잡하고 미묘한 질문에 이르기까지 폭넓은 질의 유형을 처리할 수 있을 만큼 충분히 유연해야 합니다. 이러한 다양성에 맞추어 검색과 생성 구성 요소를 조정하는 일은 도전적일 수 있습니다.
검색과 생성의 균형 맞추기 - 검색과 생성의 균형을 적절히 맞추는 것이 중요합니다. 검색에 지나치게 의존하면 창의성이나 맥락이 부족한 응답이 나올 수 있고, 반대로 생성이 과도하면 사실성이나 관련성이 떨어지는 답변으로 이어질 수 있습니다.
대규모 데이터셋으로의 확장 — 지식 베이스와 데이터 소스가 계속 확장됨에 따라 RAG 모델은 효율적으로 스케일링해야 합니다. 응답 시간과 정확도를 희생하지 않으면서 거대한 데이터셋을 처리하는 것은 기술적 과제입니다.
평가 지표 - RAG 모델의 성능을 평가하는 일은 복잡할 수 있습니다. 전통적인 평가 지표만으로는, 특히 사실 정확성과 맥락적 관련성이 중요한 경우, 응답의 품질을 온전히 포착하지 못할 수 있습니다.
윤리적 고려 사항 - RAG 모델은 의도치 않게 편향적이거나 불쾌감을 주거나 해로운 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 책임 있는 사용을 보장하고 콘텐츠 생성 과정에서의 윤리적 우려를 완화하는 일은 지속적인 과제입니다.
제한된 실시간 정보 — RAG 모델은 종종 정적인 지식 소스에 기반하므로, 급격히 변하는 실시간 사건이나 최신 동향에 대해서는 정확한 정보를 제공하지 못할 수 있습니다.
비용 및 자원 집약성 - 특히 대규모 지식 베이스와 함께 RAG 시스템을 구현하는 것은 계산, 저장소, 데이터 전처리 측면에서 자원 부담이 클 수 있습니다.

RAG 시작하기

추천 자료

논문 - "지식 집약형 NLP 과제를 위한 Retrieval-Augmented Generation" Lewis 외(2020)
도구 - LangChain, Pinecone, 그리고 LlamaIndex 는 검색 보강 과정을 간소화하여 더 효율적이고 사용자 친화적으로 만들고 있습니다.
데이터셋 TriviaQA처럼 질문 응답과 검색 작업을 위해 설계된 다양한 데이터셋이 있습니다. RAG 모델을 실험해 보기 위한 좋은 출발점입니다. Natural Questions 데이터셋에는 정보 검색을 위한 실제 사용자 질문이 포함되어 있어 RAG 시스템의 학습과 평가에 유용합니다. MS MARCO는 기계 독해와 문서 랭킹을 위한 대규모 데이터셋으로, RAG 연구에 다양한 과제를 제공합니다.
라이브러리와 프레임워크 Huggingface Transformers는 RAG 모델 위키백과 같은 외부 문서를 활용해 지식을 보강하고, 지식 집약적 과제에서 최신 성과를 달성합니다.

결론