고급 RAG 입문 안내
외부 지식을 매끄럽게 통합해 더 관련성 높고 몰입감 있는 상호작용을 제공하는 Advanced RAG의 혁신적 역할을 AI와 LLM에서 살펴보세요. 이 글은 AI 번역본입니다. 오역이 있다면 댓글로 알려주세요.
Created on September 15|Last edited on September 15
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소개
Advanced RAG 개요에 오신 것을 환영합니다! 오늘은 인덱싱, 검색 전략, 생성 기법을 깊이 있게 살펴보겠습니다. Advanced RAG가 정밀도와 재현율을 균형 있게 다루고, 정보를 동적으로 업데이트하면서 검색 과정을 어떻게 최적화하는지 함께 알아보겠습니다.
그에 앞서 먼저 Naive/Basic RAG 시스템을 소개하겠습니다. 이는 이후 Advanced RAG에서 추가된 기능을 더 잘 이해할 수 있도록 돕기 위한 준비 단계입니다. 그럼 시작해 보겠습니다!
목차
소개목차LLM에서 RAG 시스템의 역할은 무엇인가검색 증강 생성 101(기본 RAG)Basic/Naive RAG에서의 데이터 저장검색, 증강, 생성1. 검색2. 증강3. 생성단순/기본 RAG의 한계와 Advanced RAG로의 전환Advanced RAG와 핵심 구성 요소1. 저장2. 검색3. 증강4. 생성 기법Advanced RAG와 Basic Naive RAG 요약퓨전 검색과 질의 변환1. 퓨전 검색2. 질의 변환결론
LLM에서 RAG 시스템의 역할은 무엇인가
대규모 언어 모델(LLM) 와 같은 모델은 자연어 처리(NLP) 분야에서 중요한 도약을 이뤄 냈습니다. 이러한 모델은 특히 트랜스포머 기반의 딥러닝 아키텍처를 사용해 사람과 유사한 텍스트를 처리하고 생성할 수 있습니다. LLM은 방대한 데이터셋으로 학습되어 다양한 언어와 문체를 이해하고 생성할 수 있습니다.
그럼에도 불구하고 잠재력이 막대함에도 여전히 한계가 있습니다. 특히 방대한 텍스트 데이터에서 구체적인 정보를 추출하는 데 어려움을 겪습니다.
RAG 시스템은 대규모 데이터베이스나 문서에서 특정 지식을 검색해 맥락에 맞는 정보를 제공하는 데 뛰어나며, 정밀한 근거 데이터를 확보하는 데서 LLM의 한계를 효과적으로 보완합니다.
이런 하이브리드 접근법은 LLM이 생성하는 콘텐츠의 정확성과 관련성을 높여, 질의응답, 콘텐츠 요약, 자연어 이해와 같은 다양한 응용 분야에서 더 신뢰할 수 있고 유용하게 만듭니다.
검색 증강 생성 101(기본 RAG)
초기의 단순한 RAG 모델은 외부 정보 검색을 통해 언어 생성 능력을 보강했다는 점에서 획기적이었습니다. Basic RAG 구성에서는 시스템이 먼저 질의를 사용해 지식 베이스에서 관련 문서나 데이터를 검색합니다. 그런 다음 이 정보를 언어 모델에 입력해 응답 생성을 보완하고 안내합니다. 이 과정은 비교적 단순했으며, 대개 간단한 검색 메커니즘과 생성 과정에의 직접 통합으로 이루어졌습니다.
Basic RAG의 핵심 특징:
- 단순한 검색 방식(예: 키워드 매칭).
- 검색된 데이터를 언어 모델의 응답에 직접 반영합니다.
- 복잡한 질의나 미묘한 정보 요구를 처리하는 데 한계가 있습니다.
본격적으로 RAG를 다루기 전에, 우선 단순한 RAG에서 데이터가 어떻게 저장되는지 간단히 살펴보겠습니다. 이 글의 나머지 부분에서는 RAG 시스템을 저장, 검색, 증강, 생성의 네 가지 핵심 구성 요소로 나누어 설명합니다.
Basic/Naive RAG에서의 데이터 저장
첫 번째 단계는 검색 과정에 사용할 데이터를 수집하는 것입니다. 이 데이터는 책, 웹사이트, 학술 논문, 데이터베이스 등 시스템의 목적과 관련된 다양한 정보 저장소에서 가져올 수 있습니다.
수집이 완료되면 데이터는 종종 전처리 과정을 거칩니다. 여기에는 정제(불필요하거나 중복된 정보 제거), 정규화(형식 표준화), 세그먼테이션(대용량 문서를 관리 가능한 단위로 분할)이 포함될 수 있습니다.
전처리가 완료된 데이터는 인덱싱됩니다. 인덱싱은 데이터를 쉽게 검색할 수 있도록 체계적으로 구성하는 과정입니다. 이를 위해 각 데이터 조각에 그 콘텐츠를 설명하는 키워드, 개념, 기타 메타데이터를 태그로 달아 검색 가능한 데이터베이스를 구축할 수 있습니다.
인덱싱된 데이터는 데이터베이스나 데이터 저장소에 보관됩니다. 저장 방식의 선택(예: 관계형 데이터베이스, NoSQL 데이터베이스, 분산 파일 시스템)은 데이터 규모와 검색 속도 및 복잡성에 대한 구체적 요구 사항에 따라 달라집니다.
데이터가 저장되었다면, 이제 인덱싱된 데이터를 사용해 검색하고, 증강하며, 최종 응답을 생성할 차례입니다.
검색, 증강, 생성
1. 검색
해석된 쿼리를 바탕으로 RAG 시스템은 데이터베이스에서 관련 정보를 검색합니다. 이때 인덱싱되어 저장된 데이터가 활용됩니다. 시스템은 쿼리를 사용해 인덱싱된 데이터를 검사하며, 일치 항목이나 연관된 정보를 탐색합니다.
검색 과정은 기본 시스템에서는 단순한 키워드 매칭을, 고급 시스템에서는 보다 복잡한 의미 기반 매칭과 문맥적 관련성 평가를 포함할 수 있습니다. 목표는 사용자 쿼리에 가장 잘 부합하는 데이터를 찾는 것입니다.
2. 증강
RAG 시스템에서 증강 단계는 검색 단계에서 데이터가 추출된 이후, 실제로 언어 모델이 답변을 생성하기 이전에 수행됩니다.
증강은 검색된 정보를 통합해 시스템의 역량을 향상하는 것을 의미합니다. 이는 외부 데이터를 통해 언어 모델의 지식과 이해를 보강하여, 더 근거가 탄탄하고 문맥에 맞는 응답을 가능하게 하는 과정입니다.
3. 생성
검색·통합된 정보를 바탕으로 언어 모델은 쿼리에 대한 응답을 생성합니다. 이 단계에서는 검색된 데이터와 모델의 학습에서 얻은 지식을 결합해, 관련성 있고 정확하며 문맥에 맞는 답변을 만들어냅니다.
단순/기본 RAG의 한계와 Advanced RAG로의 전환
Basic RAG의 한계가 분명해지면서, 더 정교한 시스템을 향한 요구가 커졌습니다. Advanced RAG 모델은 더 복잡한 검색 기법과 검색된 정보의 정교한 통합을 도입하고, 나아가 검색과 생성 과정을 모두 반복적으로 개선할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다.
Advanced RAG의 핵심 특징:
- 고급 검색 알고리즘 (예: 의미 검색, 문맥 이해)
- 검색된 데이터의 향상된 통합, 흔히 문맥 및 관련성 가중치를 적용하여
- 반복적 정교화 기능, 정확성과 관련성을 더욱 높일 수 있도록 합니다.
- 피드백 루프 도입 지속적인 개선을 위한 학습 메커니즘 및 피드백 루프.
Advanced RAG와 핵심 구성 요소
기본 RAG와 마찬가지로, Advanced RAG 역시 앞서 언급한 네 가지 핵심 구성 요소(저장, 검색, 보강, 생성)를 동일하게 갖추고 있지만, 각 구성 요소의 동작 방식과 역할은 다릅니다. 이 절에서는 RAG 시스템의 각 핵심 구성 요소를 살펴보고, Advanced RAG 기법이 해당 구성 요소의 전반적인 기능을 어떻게 향상시키는지 설명합니다.
1. 저장
첫 번째 구성 요소부터 살펴보면, Advanced RAG에서의 데이터 인덱싱은 방대한 정보를 검색과 조회가 쉽게 이루어지도록 체계적으로 정리하고 구조화하는 과정을 의미합니다. RAG 시스템의 성능은 이 데이터가 얼마나 잘 인덱싱되어 있는지에 크게 좌우됩니다. Advanced 인덱싱 기법에는 다음이 포함됩니다:
시맨틱 인덱싱
시맨틱 인덱싱 데이터베이스나 지식 베이스에서 정보를 조직하고 분류하는 방법으로, 단순한 키워드 식별에 그치지 않고 단어와 구의 의미와 맥락적 관계를 이해하는 데 초점을 맞춥니다.
전통적인 인덱싱이 단순한 키워드 매칭에 의존하는 것과 달리, 시맨틱 인덱싱은 자연어 처리(NLP) 기법을 활용해 텍스트 내 단어의 맥락과 잠재적 의미를 이해합니다. 여기에는 동의어, 연관 개념, 문맥에 따른 언어의 구체적 용법을 파악하는 과정이 포함될 수 있습니다.
종종 시맨틱 인덱싱은 텍스트에 대한 임베딩 벡터를 생성하는 과정을 포함합니다. 임베딩 벡터는 단어와 구의 맥락적 의미를 포착한 수치 표현입니다. 이러한 임베딩을 생성하기 위해 Word2Vec, BERT, GPT와 같은 기법을 사용할 수 있습니다.
2. 검색
Advanced RAG의 검색 전략은 Basic RAG보다 한층 정교하며, 질의의 의도를 파악하고 가장 관련성 높은 정보를 찾아오는 데 초점을 맞춥니다.
시맨틱 검색
시맨틱 검색은 시맨틱 인덱싱 이후에 수행되는 과정입니다. 이미 시맨틱하게 인덱싱된 데이터를 활용해, 저장된 시맨틱 벡터에 따라 데이터를 검색하는 효율적인 검색 절차를 수행합니다.
이를 위해 시스템은 질의에 명시적으로 드러난 내용뿐 아니라 암시된 의미까지 분석합니다. 예를 들어 “토마토 심는 요령”이라는 질의에서 시맨틱 검색은 사용자가 “planting”과 “tomatoes”라는 단어가 들어간 임의의 콘텐츠가 아니라 원예에 관한 조언을 찾고 있음을 이해합니다.
문맥 기반 검색
이 과정은 사용자의 이전 상호작용, 전체 대화 맥락, 기타 관련 외부 요인 등 더 넓은 문맥 속에서 사용자의 질의를 분석하는 것을 포함합니다. 이를 통해 시스템은 사용자의 실제 요구와 의도를 더 깊이 이해하게 됩니다.
예를 들어, 어떤 사용자가 채식 요리법에 관해 연달아 질문해 왔다고 합시다. 그다음 질의는 “단백질 공급원은 어떤 게 있나요?” 입니다.
이전의 채식 요리 관련 질의를 인지하고 문맥 기반 검색을 적용해, 시스템은 사용자가 일반적인 경우가 아니라 채식 식단의 맥락에서 단백질 공급원에 대해 묻고 있음을 이해합니다.
동적 업데이트
Advanced RAG 시스템은 새로운 정보를 지속적으로 반영해 지식 베이스를 계속 업데이트하도록 설계되어 있습니다. 여기에는 최신 뉴스 기사, 과학 연구, 온라인 콘텐츠, 사용자 생성 데이터의 통합이 포함될 수 있습니다.
업데이트 과정은 자동화할 수 있으며, 시스템이 정기적으로 새로운 정보를 탐색해 반영함으로써 데이터베이스가 최신 지식과 트렌드를 충실히 반영하도록 보장합니다.
3. 증강
동적 학습과 적응
Advanced RAG 시스템은 과거 상호작용에서 동적으로 학습하고, 증강 전략을 지속적으로 적응시킬 수 있습니다. 즉, 각 질의에 가장 관련성이 높은 정보를 선별하고 통합하는 역량이 시간이 지날수록 향상됩니다.
예를 들어 사용자가 의료 연구에 대해 자주 질문한다면, 시스템은 최신 과학 연구를 우선적으로 반영하고 이를 응답에 더 잘 통합하도록 학습합니다.
Advanced RAG의 경우, 이러한 증강 기능은 보통 사용자별 개인화 범주에 포함됩니다.
4. 생성 기법
Advanced RAG의 생성 컴포넌트는 모델의 고유 지식과 검색된 정보를 함께 활용해 일관되고 문맥에 맞는 응답을 생성하는 역할을 담당합니다.
이 단계는 보통 사용 중인 LLM 자체가 수행합니다. 즉, 예를 들어 GPT-4처럼 더 우수한 LLM을 사용할수록 BERT와 비교했을 때 전반적인 생성 응답의 품질이 더 좋아집니다.
복합적 문맥 이해
Advanced RAG는 더 깊은 자연어 처리 기법을 활용해 질의와 검색된 정보의 미묘함과 복잡성을 이해합니다. 여기에는 의미 분석, 문맥적 단서 파악, 그리고 사용자의 발화에 담긴 의도 이해가 포함됩니다.
반복적 정교화
반복적 정교화는 일부 Advanced RAG(검색 증강 생성) 시스템에서 제공되는 유용한 기능입니다. 이 기능은 피드백을 반영하고 여러 차례의 반복을 거치며 조정을 수행함으로써, 생성 과정이 출력 품질을 지속적으로 개선하도록 합니다.
Advanced RAG와 Basic Naive RAG 요약
요약하면, Basic RAG는 맥락이나 질의의 미묘한 뉘앙스를 제대로 파악하지 못하는 단순한 검색 방식에 의존하는 경우가 많았습니다. 그 결과 관련성이 없거나 부분적으로만 관련된 정보를 검색하는 일이 빈번했습니다.
이미 눈치채셨겠지만, 이로 인해 Basic RAG 시스템은 복잡한 질의, 특히 깊은 이해나 다단계 추론이 필요한 경우에 어려움을 겪게 되었습니다. 이는 부분적으로 검색 단계와 통합 단계 모두의 한계에서 비롯됩니다.
이러한 문제들은 Advanced RAG 시스템의 발전으로 이어졌습니다. Advanced RAG는 의미 이해와 문맥 분석이 가능한 보다 정교한 검색 알고리즘을 도입하여 이러한 과제를 해결했습니다.
퓨전 검색과 질의 변환
그렇다면 이런 의문이 듭니다. “RAG 시스템을 더 개선할 방법이 아직 있을까요?” 물론 있습니다! 우리 RAG 시스템의 성능을 크게 끌어올릴 수 있는 가장 진보된 접근 두 가지로 퓨전 검색과 질의 변환이 있습니다.
1. 퓨전 검색
퓨전 검색은 Retrieval-Augmented Generation(RAG) 시스템에서 사용하는 고급 정보 검색 기법을 의미합니다. 이름에서 알 수 있듯이, 이 기법은 여러 소스나 방법으로부터 검색된 정보를 융합, 즉 결합하여 검색 결과의 관련성과 품질을 높이는 방식입니다. 단일 검색 방법만으로는 가장 포괄적이거나 정확한 결과를 얻기 어려운 상황에서 특히 유용합니다. 그렇다면 퓨전 검색은 구체적으로 어떻게 작동할까요?
퓨전 검색에서는 RAG 시스템이 정보 검색을 위해 여러 소스나 방법을 동시에 활용합니다. 이러한 소스에는 데이터베이스, 지식 그래프, 웹 검색 엔진, 도메인 특화 저장소 등이 포함될 수 있습니다.
검색된 각 스니펫이나 문서는 사용자의 질의와 문맥과의 일치도를 기반으로 관련성 점수가 부여됩니다. 이를 위해 다양한 순위화 알고리즘과 기계 학습 모델이 사용될 수 있습니다.
그다음 시스템은 각 소스의 관련성 점수에 따라 모든 검색 결과를 융합하거나 집계합니다. 융합 방식으로는 가중 평균, 순위 집계, 머신러닝 기반 융합 기법 등이 사용될 수 있습니다.
2. 질의 변환
“질의 변환”은 고급 Retrieval-Augmented Generation(RAG) 시스템에서 사용자의 원래 질의를 수정하거나 확장하여 정보 검색의 효과를 높이는 기법들의 집합을 의미합니다. 이러한 변환은 검색된 정보의 관련성과 다양성을 향상하는 것을 목표로 합니다.
이는 보통 다음 방법으로 달성합니다:
- 의미 분석을 통해 사용자의 질의를 동의어, 관련 용어, 의미적으로 유사한 표현으로 확장합니다.
- 사용자의 질의에 언급된 인물, 장소, 특정 사물 등의 개체를 식별합니다.
- 사용자의 질의를 동일한 의도를 유지한 채 다른 표현이나 문장 구조로 바꾸어 말합니다.
예를 들어, 다음 질의를 생각해 보겠습니다: “에펠탑에 대해 알려줘.”
결론
마무리하면, Advanced Retrieval-Augmented Generation(RAG)은 자연어 처리의 혁신입니다. 이는 최첨단 정보 검색과 동적 적응을 결합해, 특히 LLM에서 AI 기반 상호작용의 가능성을 새롭게 제시합니다.
이 글에서는 RAG 시스템의 복잡한 면면을 살펴보았고, 이를 통해 이러한 패러다임 전환이 얼마나 강력한 변화를 이끄는지 확인했습니다. 외부 지식의 매끄러운 통합과 지속적 학습을 바탕으로, Advanced RAG는 AI 기반 커뮤니케이션을 전례 없는 수준의 관련성과 몰입도로 끌어올리며, 모든 상호작용을 독특하고 통찰을 주는 경험으로 만들어 줍니다.
참고 문헌
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