인공지능 - RAG 란 무엇인가

RAG 란 무엇인가?

RAG에 대해 살펴보기 전에 RAG 영어 뜻과 내용을 살펴보겠습니다. “RAG”의 각 단어인 “Retrieval,” “Augmented,” “Generation”의 뜻과 어원은 무엇일까요?

1. Retrieval:
   • 어원: “Retrieval”은 “retrieve”에서 파생된 단어입니다.
   • 어원 분석:
     • “re-“ (다시) + “trouver” (프랑스어, “발견하다” 또는 “찾다”라는 의미)에서 유래. “trouver”는 라틴어 “tropare”에서 비롯되었으며, 이는 “찾다”를 의미합니다.
     • “Retrieve”는 “잃어버린 것을 다시 찾다”라는 의미를 가지고 있습니다.
     • RAG에서는 검색 이라는 의미로 쓰입니다.
2. Augmented:
   • 어원: “Augmented”는 “augment”에서 파생된 단어입니다.
   • 어원 분석:
     • 라틴어 “augmentare”에서 유래되었으며, “늘리다”, “증가시키다”를 의미합니다.
     • 라틴어 “augere” (증가시키다)에서 비롯되었습니다.
     • “Augment”는 “크기를 키우다” 또는 “가치를 높이다”라는 의미로 발전했습니다.
     • RAG에서는 증강 이라는 의미로 쓰입니다.
3. Generation:
   • 어원: “Generation”은 “generate”에서 파생된 단어입니다.
   • 어원 분석:
     • 라틴어 “generare”에서 유래되었으며, “낳다”, “생성하다”를 의미합니다.
     • 라틴어 “genus” (기원, 종류)에서 비롯되었습니다.
     • “Generation”은 “생성”이나 “생산”을 의미하게 되었으며, 새로운 것을 만들어내는 과정이나 행위를 지칭하게 되었습니다.
     • RAG에서는 생성 이라는 의미로 쓰입니다.

이 단어들은 모두 라틴어에서 기원한 단어들이며, 각기 다른 의미의 조합으로 오늘날의 “Retrieval-Augmented Generation”이라는 복합 개념을 형성하게 되었습니다.

인공지능에서 RAG는 Retrieval-Augmented Generation의 약자입니다. 검색 증강 생성 이라고 합니다. RAG는 자연어 처리(NLP) 분야에서 사용되는 기술로, 검색 기반 방법과 생성 기반 방법을 결합하여 더 정확하고 관련성 높은 텍스트를 생성하는 모델을 의미합니다.

RAG의 주요 구성 요소:

1. Retrieval (검색):
   • 역할: 주어진 질문이나 텍스트에 대해 관련된 정보를 대규모 데이터베이스에서 검색합니다. 이 단계에서는 보통 검색된 문서나 텍스트의 일부가 사용됩니다.
   • 방법: 검색된 문서는 주어진 질문에 대해 가장 관련성이 높은 것들로 선택됩니다. 이 과정에서 인덱싱된 텍스트와 질문 간의 유사도를 계산하여 관련성을 평가합니다.
2. Augmented Generation (보강 생성):
   • 역할: 검색된 정보를 기반으로 텍스트를 생성합니다. 생성된 텍스트는 검색된 정보의 내용을 반영하면서도, 새로운 정보를 포함할 수 있습니다.
   • 방법: 보통 GPT(Generative Pre-trained Transformer)와 같은 언어 모델을 사용하여 질문에 대한 답변을 생성합니다. 이 과정에서 모델은 검색된 문서의 정보를 활용하여 더 정확한 답변을 제공합니다.

RAG의 장점:

• 효율성: 검색된 문서의 정보를 활용함으로써, 모델이 모든 데이터를 기억할 필요 없이 더 작은 데이터셋을 기반으로 텍스트를 생성할 수 있습니다.
• 정확성: 생성된 텍스트가 검색된 정보에 기반하므로, 더 정확하고 관련성 높은 답변을 제공할 수 있습니다.
• 적용 가능성: RAG는 정보 검색과 텍스트 생성이 모두 필요한 다양한 응용 프로그램에 사용될 수 있습니다. 예를 들어, 지식 기반 질의응답 시스템, 대화형 AI, 또는 자동 보고서 작성 등에서 활용될 수 있습니다.

RAG의 응용:

• 질의응답 시스템: 사용자 질문에 대해 관련 문서를 검색하고, 그 문서의 내용을 바탕으로 답변을 생성하는 데 사용됩니다.
• 대화형 AI: 특정 주제에 대한 대화 시, 관련 정보(예: 뉴스, 문서)를 검색하고 이를 기반으로 대화를 생성합니다.
• 텍스트 요약 및 생성: 긴 문서에서 중요한 정보를 검색하여 요약하거나, 특정 주제에 대한 새로운 텍스트를 생성할 때 사용됩니다.

RAG - 세 가지 주요 학습 단계:

• 이미지 우측에는 RAG 모델의 학습 단계가 설명되어 있습니다. RAG 모델은 다음 세 단계로 나뉩니다:

  (1) 프리 트레이닝 (Pre-training):

  • 설명: AI 모델이 대규모 데이터 세트에서 사전 학습을 수행하는 단계입니다.
  • 역할: 모델이 기본적인 언어 능력을 갖추기 위해 필요한 초기 학습 과정입니다.

  (2) 파인 튜닝 (Fine-tuning):

  • 설명: 특정 태스크나 데이터 세트로 모델을 더욱 특화시키는 단계입니다.
  • 역할: 모델이 특정 작업에 대해 더 나은 성능을 발휘할 수 있도록 추가로 학습합니다.

  (3) 추론 (Inference):

  • 설명: 학습한 모델이 새로운 데이터에 적용되어 예측과 답변을 생성하는 단계입니다.
  • 역할: 실제 응용 프로그램에서 모델이 사용되는 단계로, 최종적으로 결과를 도출합니다.

RAG는 이러한 검색과 생성의 결합을 통해 기존의 생성 모델보다 더 나은 성능을 발휘할 수 있으며, 특히 정보의 정확성과 관련성이 중요한 애플리케이션에서 매우 유용합니다.