인공지능 - RAG (Retrieval-Augmented Generation)란?

RAG (Retrieval-Augmented Generation)란?

RAG (Retrieval-Augmented Generation)은 검색 기반 생성 모델로, 검색(retrieval)과 생성(generation)을 결합하여 정확하고 풍부한 답변을 생성하는 자연어 처리(NLP) 기술입니다. RAG는 “검색된 정보”를 사용하여 생성 모델이 더 정확하고 최신의 답변을 만들 수 있도록 “강화(augmented)”하는 방식입니다.

RAG의 핵심 아이디어

RAG는 두 가지 주요 프로세스를 결합한 모델입니다:

1. 검색 (Retriever): 질문을 입력받으면, 관련 문서나 정보를 외부 데이터베이스나 문서 집합에서 검색합니다. 이 단계에서 벡터 검색 또는 데이터베이스 검색을 사용하여 관련 문서를 추출합니다.

2. 생성 (Generator): 검색된 문서들을 기반으로 생성 모델(예: GPT, BERT 등)을 사용하여 최종 답변을 생성합니다. 생성 모델은 주어진 문맥을 바탕으로 자연스러운 답변을 만들게 됩니다.

RAG에서 Augmented의 의미

RAG에서 “Augmented”는 강화 또는 증강이라는 의미로, 모델의 답변 생성에 필요한 외부 정보를 실시간으로 활용하는 과정입니다. 기존의 생성 모델은 주로 모델에 내부적으로 훈련된 지식만을 사용하지만, RAG는 검색 시스템을 통해 실시간으로 외부 정보를 검색하여 생성된 답변을 강화합니다.

이 방식은 모델이 모든 정보를 기억하거나 사전 지식만을 기반으로 답변을 생성하는 대신, 실시간으로 최신 정보나 특정 분야에 대한 세부적인 정보를 반영하여 정확하고 풍부한 답변을 제공합니다.

RAG의 구성 요소

RAG는 검색과 생성의 두 단계를 결합합니다:

1. 검색 단계 (Retriever): 질문을 입력받은 후, 이를 벡터화하여 데이터베이스나 문서 집합에서 관련된 문서를 검색합니다. 이 과정은 Dense Retriever와 같은 방법을 사용하여 빠르게 관련 문서를 찾습니다.

2. 생성 단계 (Generator): 검색된 문서들이 생성 모델에 입력되어 답변을 생성합니다. 생성 모델은 이 문서들을 바탕으로 더 자연스럽고 정확한 답변을 만들게 됩니다.

RAG의 장점

1. 정확성 향상: RAG는 모델의 사전 지식에만 의존하지 않고, 실시간 검색을 통해 최신 정보나 필요한 지식을 반영하므로 정확한 답변을 제공합니다.

2. 정보의 다양성 활용: RAG는 외부 데이터를 검색하여 다양한 출처에서 정보를 가져오기 때문에 더 풍부하고 포괄적인 답변을 생성할 수 있습니다.

3. 지식의 확장성: 기존 생성 모델은 모델 훈련 시 사용된 데이터에 의존하지만, RAG는 외부에서 실시간으로 무한한 양의 정보를 검색하여 사용할 수 있습니다.

4. 효율성: RAG는 모델의 파라미터 수를 크게 늘리지 않고, 외부 정보를 효과적으로 활용함으로써 성능을 높이는 데 도움을 줍니다.

RAG의 활용 예시

1. 질문 응답 시스템 (Q&A): 사용자가 입력한 질문에 대해 관련 정보를 검색하고, 그 정보를 바탕으로 정확한 답변을 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 법률 상담 시스템에서 최신 판례를 검색하고 그 내용을 바탕으로 법률 자문을 제공할 수 있습니다.

2. 정보 검색 시스템: 의료 분야에서 최신 연구 논문을 검색하고, 그 정보로부터 질병에 대한 답변을 생성하는 시스템에 사용될 수 있습니다.

3. 자동 요약 시스템: 긴 문서를 검색하여 요약하고, 그 요약을 바탕으로 정확한 개요를 생성하는 데 사용됩니다.

RAG와 기존 모델의 차이점

• 기존 생성 모델(예: GPT)은 사전 훈련된 지식만을 사용하여 답변을 생성하는 반면, RAG는 실시간으로 검색된 외부 정보를 사용하여 답변을 보강합니다.

• 검색 기반 모델(예: BM25)은 정보 검색에는 뛰어나지만 생성 능력이 부족합니다. 반면, RAG는 검색과 생성을 결합하여 정보 검색과 텍스트 생성을 동시에 처리할 수 있습니다.

결론

RAG (Retrieval-Augmented Generation)는 검색과 생성을 결합하여, 모델이 실시간으로 외부 정보를 활용하고 이를 바탕으로 정확하고 풍부한 답변을 생성할 수 있도록 하는 혁신적인 방법입니다. “Augmented”는 모델의 성능을 강화하는 의미로 사용되며, 외부 검색 결과를 결합하여 모델이 보다 정확하고 최신의 답변을 생성할 수 있도록 합니다. RAG는 검색과 생성의 장점을 결합한 모델로, 다양한 질문 응답 시스템, 정보 검색, 자동 요약 등의 NLP 작업에 강력한 도구가 될 수 있습니다.