[공부]RAG (Retrieval-Augmented Generation) 이해하기

RAG (Retrieval-Augmented Generation) 이해하기

서론

최근 인공지능 분야에서 주목받는 기술 중 하나인 RAG (Retrieval-Augmented Generation)는 대규모 언어 모델(LLM)의 능력을 한층 더 발전시키는 데 중요한 역할을 합니다. RAG는 LLM이 외부 지식 베이스를 활용하여 더욱 정확하고 관련성 높은 답변을 생성할 수 있도록 돕는 기술입니다.

RAG의 개념과 작동 방식

초기에는 RAG를 단순히 LLM에 데이터베이스를 추가하는 것으로 생각했습니다. 하지만 RAG는 단순히 데이터베이스를 추가하는 것 이상의 의미를 지닙니다. RAG는 LLM이 외부 지식 베이스에서 필요한 정보를 검색하고 활용하여 답변을 생성하는 기술입니다. 즉, RAG는 외부 지식 베이스에서 정보를 검색하고, 이를 LLM에 제공하여 답변 생성에 활용합니다.

예를 들어, 사용자가 "2022년 월드컵 우승 국가는 어디인가요?"라고 질문했을 때, RAG는 위키피디아와 같은 외부 지식 베이스에서 "2022년 월드컵"에 대한 정보를 검색하고, "아르헨티나가 우승했다"는 내용을 추출하여 LLM에 제공합니다. LLM은 제공된 정보를 바탕으로 "2022년 월드컵 우승 국가는 아르헨티나입니다."라는 답변을 생성합니다.

RAG의 명칭과 의미

RAG는 Retrieval, Augmented, Generation 세 단어의 합성어입니다. Retrieval은 검색, Augmented는 증강, Generation은 생성을 의미합니다. 따라서 RAG는 "검색된 정보로 증강된 생성"이라는 의미를 가지며, LLM이 외부 지식을 활용하여 답변을 생성하는 방식을 잘 나타냅니다.

Retrieval의 의미와 오해

Retrieval이라는 단어 때문에 RAG가 재귀적인 의미를 갖는다고 오해할 수 있습니다. 하지만 RAG에서 Retrieval은 외부 지식 베이스에서 한 번 정보를 검색하는 과정을 의미하며, 재귀적인 의미는 없습니다. LLM은 외부 정보를 한 번 검색하여 답변을 생성합니다.

RAG의 활용 분야

RAG는 정보 검색, 이미지 검색, 비디오 검색 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. 예를 들어, Google 이미지 검색은 사용자가 입력한 키워드와 관련된 이미지를 웹에서 검색하여 보여줍니다. 온라인 쇼핑몰의 유사 상품 추천 기능은 사용자가 보고 있는 상품과 유사한 다른 상품을 데이터베이스에서 검색하여 추천합니다. 이러한 기능들은 RAG 기술을 활용하여 사용자에게 더욱 정확하고 관련성 높은 정보를 제공합니다.

RAG 구현 방법

RAG를 구현하기 위한 방법에는 프롬프트 엔지니어링, 파라미터 조정, 코딩 등 다양한 방법이 있습니다.

• 프롬프트 엔지니어링: LLM에 제공하는 프롬프트를 통해 모델이 외부 데이터를 참조하도록 유도하고, 답변 생성 방식을 제어할 수 있습니다. 예를 들어, "다음 문서를 참고하여 질문에 답변하세요."와 같은 프롬프트를 사용하여 LLM이 특정 문서를 참조하도록 할 수 있습니다.
• 파라미터 조정: 모델의 크기나 구조를 조정하여 데이터 접근 및 활용 방식을 최적화할 수 있습니다. 예를 들어, 모델의 크기를 늘리면 더 많은 정보를 저장할 수 있지만, 학습 시간이 오래 걸릴 수 있습니다.
• 코딩: 텍스트 전처리, 정보 검색, 답변 생성 등 RAG의 각 단계에서 필요한 기능을 구현하기 위해 파이썬과 같은 프로그래밍 언어를 활용할 수 있습니다. 예를 들어, 텍스트 동의어 처리를 위한 코드를 작성하여 RAG에 활용할 수 있습니다.

RAG의 장점과 미래 전망

RAG는 LLM의 답변 품질을 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다. 특히, 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다.

• 정확성 향상: 외부 지식 베이스를 활용하여 LLM의 지식을 보완하고 답변의 정확성을 높일 수 있습니다.
• 최신 정보 반영: 외부 지식 베이스는 LLM의 학습 데이터보다 최신 정보를 포함할 수 있으므로, RAG를 통해 LLM이 최신 정보를 반영한 답변을 생성하도록 할 수 있습니다.
• 특정 분야 전문성 강화: 특정 분야에 대한 전문 지식을 포함하는 외부 지식 베이스를 활용하여 LLM이 해당 분야에 특화된 답변을 생성하도록 할 수 있습니다.

앞으로 RAG에 대한 연구가 더욱 활발해지고 다양한 분야에서 RAG를 활용할 것으로 예상됩니다. 예를 들어, 챗봇, 번역, 요약, 질의응답 시스템 등 다양한 분야에서 RAG를 활용하여 더욱 정확하고 유용한 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대됩니다.