RAG란? RAG 쉬운 설명

1. RAG (Retrieval-Augmented Generation) 란?

• RAG는 대규모 언어 모델(LLM)의 성능을 향상시키기 위해 외부 지식을 활용하는 기술입니다.
• 이 방법은 질문에 답변하거나 텍스트를 생성할 때, 모델의 사전 학습된 지식뿐만 아니라 외부 데이터베이스에서 관련 정보를 검색하여 활용합니다.
• RAG는 정보 검색(Retrieval)과 텍스트 생성(Generation)을 결합하여 보다 정확하고 최신의 정보를 포함한 응답을 생성할 수 있게 합니다.
  
  

2. RAG (Retrieval-Augmented Generation) 의 등장배경

• 기존의 LLM은 방대한 양의 데이터로 사전 학습되어 있지만, 학습 데이터의 한계로 인해 최신 정보나 특정 도메인의 전문적인 지식을 다루는 데 제한이 있었습니다.
• 또한, 모델의 규모가 커질수록 학습과 추론에 필요한 컴퓨팅 자원도 급격히 증가하는 문제가 있었습니다.
• RAG는 이러한 한계를 극복하기 위해 제안되었으며, 외부 지식을 효과적으로 활용함으로써 모델의 성능을 향상시키고 최신 정보를 반영할 수 있게 합니다.
• 이를 통해 모델 크기를 과도하게 키우지 않고도 높은 성능을 달성할 수 있게 되었습니다.

 

3. RAG (Retrieval-Augmented Generation) 의 활용

 

• RAG는 다양한 자연어 처리 태스크에서 활용됩니다. 특히 질의응답 시스템, 챗봇, 문서 요약, 팩트 체킹 등의 분야에서 널리 사용됩니다.
• 예를 들어, 기업용 챗봇 시스템에 RAG를 적용할 수 있습니다. 사용자가 질문을 입력하면, 시스템은 먼저 기업의 내부 문서, FAQ, 제품 매뉴얼 등에서 관련 정보를 검색합니다. 그 다음 검색된 정보를 LLM의 입력으로 제공하여 맥락에 맞는 정확한 답변을 생성합니다. 이를 통해 챗봇은 최신의 기업 정보를 반영한 응답을 제공할 수 있습니다.
• 또한, RAG는 학술 연구 지원 시스템에도 활용될 수 있습니다. 연구자가 특정 주제에 대해 질문하면, 시스템은 관련 논문들을 검색하고 그 내용을 바탕으로 요약된 답변을 제공합니다. 이는 연구자들이 방대한 양의 학술 자료를 효율적으로 탐색하고 이해하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

 

4. RAG (Retrieval-Augmented Generation) 의 주요 구성요소

• RAG 시스템은 크게 세 가지 주요 구성요소로 이루어집니다:
  • 지식 베이스: 외부 정보를 저장하고 관리하는 데이터베이스입니다. 이는 문서, 웹페이지, 구조화된 데이터 등 다양한 형태의 정보를 포함할 수 있습니다.
  • 검색 엔진: 사용자의 쿼리나 입력에 관련된 정보를 지식 베이스에서 효율적으로 찾아내는 역할을 합니다. 주로 벡터 검색이나 키워드 기반 검색 방법이 사용됩니다.
  • 생성 모델: 검색된 정보와 사용자의 입력을 바탕으로 최종 응답을 생성하는 LLM입니다. 이 모델은 검색된 정보를 맥락에 맞게 활용하여 정확하고 자연스러운 응답을 생성합니다.

• RAG의 성능은 이 세 구성요소의 효과적인 통합에 크게 의존합니다. 지식 베이스의 품질, 검색 엔진의 정확도, 그리고 생성 모델의 능력이 모두 중요한 역할을 합니다.
• RAG 기술은 계속 발전하고 있으며, 더욱 효율적인 검색 알고리즘과 지식 통합 방법들이 연구되고 있습니다. 이를 통해 앞으로 더욱 정확하고 신뢰할 수 있는 AI 시스템의 개발이 기대됩니다.