[AI] RAG (검색 증강 생성) 설명

RAG (검색 증강 생성) 설명

**RAG (Retrieval-Augmented Generation)**는 **"검색 증강 생성"**의 줄임말이에요. 대규모 언어 모델(LLM)의 한계를 보완하고 성능을 높이기 위한 강력한 기술이죠.

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왜 RAG가 필요할까요?

ChatGPT 같은 LLM은 엄청난 양의 데이터로 학습되어 유창한 글을 잘 만들어요. 하지만 몇 가지 아쉬운 점이 있습니다.

• 환각(Hallucination): LLM이 학습하지 않은 정보나 잘못된 내용을 마치 사실인 양 지어낼 수 있어요.
• 정보의 최신성 부족: LLM은 특정 시점까지의 데이터로 학습되므로, 그 이후의 최신 정보는 알지 못합니다.
• 특정 도메인 지식 부족: 일반적인 지식은 풍부하지만, 특정 기업의 내부 문서나 전문 분야 논문 같은 깊이 있는 지식은 부족할 수 있어요.
• 투명성 부족: 왜 그런 답변을 생성했는지 그 근거를 제시하기 어렵습니다.

이런 문제들을 해결하기 위해 RAG가 등장했습니다.

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RAG는 어떻게 작동할까요?

RAG는 질문에 답변을 만들기 전에, 외부에서 관련성 높은 정보를 검색(Retrieval)해서 가져온 뒤, 이 정보를 바탕으로 답변을 생성(Generation)하는 방식이에요. 쉽게 말해, LLM에게 "답변하기 전에 관련 자료를 찾아보고 대답해줘"라고 시키는 것과 같죠.

RAG의 핵심 과정은 다음과 같습니다.

1. 질문 입력: 사용자가 질문을 입력합니다.
2. 관련 문서 검색:
   • 질문을 분석하고 핵심 키워드나 의도를 파악해요.
   • 미리 구축해 둔 외부 지식 베이스 (데이터베이스, 문서 저장소, 웹 등)에서 질문과 가장 관련 깊은 **문서 조각(Chunk)**들을 찾아냅니다. 이때 벡터 데이터베이스 같은 기술이 사용되어 질문과 문서의 의미적 유사성을 기반으로 효율적인 검색이 이루어져요.
3. 정보 증강 및 프롬프트 구성:
   • 검색된 관련 문서 조각들을 LLM에게 전달할 **프롬프트(Prompt)**에 추가합니다.
   • 보통 "다음 문서들을 참고하여 질문에 답변해 줘: [검색된 문서들 내용] 질문: [원래 질문]"과 같은 형식으로 프롬프트를 만들어요.
4. 답변 생성:
   • 증강된 프롬프트(질문 + 관련 문서)를 LLM에 전달합니다.
   • LLM은 이제 자신의 학습 데이터만으로 답변하는 게 아니라, 제공된 최신 또는 특정 도메인의 정보를 참고하여 더 정확하고 근거 있는 답변을 생성해요.
5. 답변 출력: LLM이 만든 답변을 사용자에게 보여줍니다.

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RAG의 장점

• 정확성 향상: 최신 정보나 특정 도메인 지식을 참조하여 잘못된 정보를 줄이고 답변의 정확도를 높여요.
• 최신 정보 반영: LLM을 다시 학습(fine-tuning)할 필요 없이, 외부 데이터만 업데이트하면 실시간으로 최신 정보를 반영할 수 있어 비용 효율적입니다.
• 투명성 및 신뢰성: 답변의 근거가 된 원본 문서를 함께 제시함으로써 답변에 대한 신뢰도를 높일 수 있어요.
• 비용 효율성: LLM 자체를 재학습시키는 것보다 훨씬 적은 비용과 시간으로 모델의 지식을 확장할 수 있습니다.
• 유연성: 다양한 외부 지식 베이스(데이터베이스, 문서, 웹 등)와 연결하여 사용할 수 있어요.

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RAG의 활용 사례

• 기업 내부 지식 챗봇: 회사의 내부 문서나 규정을 기반으로 직원들의 질문에 정확히 답변합니다.
• 고객 서비스 챗봇: 기업의 최신 제품 정보나 FAQ를 기반으로 고객 문의에 응대해요.
• 법률 및 의료 정보 시스템: 최신 법률이나 의학 논문 등을 참고하여 전문적인 질문에 답변합니다.
• 개인화된 학습 도구: 특정 학습 자료를 기반으로 학생들의 질문에 맞춤형 답변을 제공해요.
• 실시간 데이터 분석: 실시간으로 업데이트되는 데이터를 참조하여 질문에 대한 답변을 생성합니다.

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RAG는 LLM의 한계를 극복하고 실제 환경에서 더욱 유용하게 쓰일 수 있도록 돕는 핵심 기술로 자리매김하고 있어요. 질문의 맥락과 외부 데이터를 함께 고려하여 더 스마트하고 신뢰할 수 있는 답변을 제공하는 것이 RAG의 궁극적인 목표라고 할 수 있습니다.