인공지능 - RAG(검색 증강 생성) 과 LLM(대규모 언어 모델) 비교

1 분 소요

RAG 과 LLM 비교

RAG(Retrieval-Augmented Generation)와 LLM(Large Language Model)은 모두 자연어 처리(NLP)에서 사용되는 기술이지만, 그 작동 방식과 목적에는 중요한 차이가 있습니다.

정의: LLM은 대규모 데이터셋을 기반으로 사전 학습된 거대한 언어 모델입니다. 대표적인 예로 GPT (Generative Pre-trained Transformer) 시리즈, BERT, T5 등이 있습니다.
작동 방식: LLM은 입력된 텍스트를 이해하고 이에 대한 텍스트를 생성할 수 있습니다. LLM은 주어진 입력에 대해 내부적으로 학습한 지식을 활용하여 답변을 생성합니다. 이 과정에서 외부 데이터나 문서를 직접 검색하지 않습니다.
특징:
- 모든 정보 내재화: LLM은 학습된 모든 데이터를 모델 파라미터에 내재화하여 질문에 답변합니다.
- 일반화 능력: 다양한 주제에 대해 답변할 수 있으며, 학습된 범위 내에서 창의적이거나 복잡한 응답을 생성할 수 있습니다.
- 한계: 학습된 데이터 이후의 정보는 반영되지 않으며, 최신 정보나 특정 문서에 대한 정확한 답변을 생성하는 데는 한계가 있습니다.

정의: RAG는 검색 기반 방법과 생성 기반 방법을 결합한 기술입니다. RAG는 질문에 답변할 때 대규모 데이터베이스나 문서 저장소에서 관련 정보를 검색하고, 이를 기반으로 답변을 생성합니다.
작동 방식: RAG는 두 단계로 작동합니다. 첫째, 관련 문서를 검색(리트리벌)하여 검색된 정보의 내용을 바탕으로 텍스트를 생성(제너레이션)합니다. 이를 통해 검색된 문서의 정보에 근거한 더 정확한 답변을 생성할 수 있습니다.
특징:
- 외부 정보 활용: RAG는 질문에 답변하기 위해 실시간 또는 사전 인덱싱된 문서에서 정보를 검색하고 이를 바탕으로 답변을 생성합니다.
- 정보의 최신성: 검색된 문서를 활용하므로, 학습된 시점 이후의 정보도 반영할 수 있습니다.
- 정확성 강화: 모델이 직접 생성하는 것보다 검색된 정보에 기반한 답변을 생성함으로써 정확성과 신뢰성을 높일 수 있습니다.

정보 활용 방식:
- LLM: 모든 정보를 모델 내부에 내재화하여 답변을 생성합니다.
- RAG: 외부의 문서나 데이터베이스에서 관련 정보를 검색하여 이를 바탕으로 답변을 생성합니다.
정보의 최신성:
- LLM: 학습된 시점 이후의 정보를 반영하지 못합니다.
- RAG: 실시간으로 검색된 정보나 최신 문서를 반영할 수 있습니다.
응답의 정확성:
- LLM: 일반화된 답변을 생성할 수 있지만, 특정 정보에 대해 정확하지 않을 수 있습니다.
- RAG: 검색된 정보에 기반한 답변을 생성하기 때문에, 특정 질문에 대해 더 정확하고 신뢰성 있는 응답을 제공할 수 있습니다.
복잡도:
- LLM: 단순히 입력에 대해 모델 내부 지식을 활용하여 응답을 생성합니다.
- RAG: 검색과 생성의 두 단계 과정을 거치기 때문에, 시스템이 더 복잡할 수 있습니다.

요약: LLM은 대규모 데이터셋을 통해 학습된 지식을 바탕으로 일반화된 응답을 생성하는 데 중점을 두고 있으며, RAG는 외부에서 관련 정보를 검색한 후 이를 바탕으로 더 정확한 응답을 생성하는 방식으로, 정보의 최신성과 정확성을 높이는 데 중점을 둡니다.