[RAG] RAG란 무엇인가?

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

최근 AI 기술의 발전에 따라 다양한 기술들이 등장하고 있지만, 그 중에서도 RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 특히 주목받고 있다. 이번 글에서는 RAG의 정의, 작동 원리, 주요 장점 및 활용 사례에 대해서 알아보려고 한다.

 

1. RAG의 정의

RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 '검색 증강 생성'이라는 뜻으로 정보 검색과 생성 모델의 결합으로 더 나은 답변 생성, 문서 요약, 정보 추출 등을 가능하게 하는 혁신적인 접근 방식이다. 여기서 '검색'은 어딘가에서 요청된 정보를 가져오는 것을 말하며, '증강'은 원래 정보에 덧붙이거나 보태어 더 충실하게 좋아졌다는 의미이다.

 

이러한 결합은 GPT와 같은 언어 모델이 다루기 어려운 구체적이고 최신 정보를 제공할 수 있게 만들어준다. 특히 대규모 모델의 훈련 데이터만으로는 처리하기 어려운 실시간 정보나 구체적인 세부 사항을 효과적으로 다룰 수 있다.

 

2. RAG의 필요성

최근 LLM의 활용도가 높아졌지만 기존의 LLM에는 두 개의 주요 문제점이 존재한다. 먼저 LLM의 답변을 뒷받침할 만한 출처가 없어 환각(Hallucination) 현상이 발생할 수 있다는 점이다. 그리고 특정 시기 이후로 아직 업데이트 되지 않은 경우 최신 정보에 접근이 어렵다는 점이다. 이러한 문제점을 개선하고자 LLM을 보다 정확하고 최신 상태로 유지하는 데 도움을 주는 것이 RAG이다.

Chat GPT

 

• 실시간 정보 제공 : RAG는 실시간 정보나 외부 지식을 활용할 수 있기 때문에 특정 데이터가 모델의 훈련 시점 이후 업데이트된 경우에도 최신 정보를 제공
• 정확성 향상 : 모델이 완전히 새로운 정보를 생성하는 것이 아니라, 검색된 정보를 바탕으로 생성되기 때문에 정확도와 신뢰도 향상
• 비용 효율성 : 대규모 모델을 훈련시키는 데 드는 자원 소모를 줄이면서도 다양한 정보에 접근할 수 있다는 점에서 비용 효율적

 

3.  RAG의 작동 원리

RAG의 작동 원리는 크게 정보 검색과 생성 과정으로 나뉜다.

1. 정보 검색 (Retrieval) : 주어진 질문이나 요청에 대해 외부 데이터베이스나 문서들에서 관련 정보를 검색
2. 생성 (Generation) : 검색된 문서나 정보를 바탕으로 GPT, T5, Llama 와 같은 LLM이 보다 자연스러운 답변을 생성

출처 : https://medium.com/towards-data-science

정보 검색 단계에서는 검색 엔진이나 문서 임베딩 기술을 사용하여 주어진 쿼리와 관련된 최상위 문서들을 찾아낸다. 이때 검색 시스템은 일반적으로 BM25나 dense retrieval 방식을 사용하여 효율적으로 관련 문서를 추출한다. 이후 생성 과정에서 모델은 정보 검색 결과를 바탕으로 더 정확하고 맥락에 맞는 답변을 제공하려고 한다.

 

4.  RAG의 활용 사례

1. 대화형 AI : 고객 지원 시스템이나 챗봇에서 RAG를 사용하면 실시간으로 다양한 질문에 대해 정확한 정보를 제공할 수 있다. 사내 어시스턴트 챗봇의 경우, 보안의 안정성을 유지하면서 업무에 도움을 줄 수 있다.
2. 뉴스 기사 분석 : 뉴스 기사를 분석하거나 요약할 때 RAG는 유용한 도구가 된다. 예를 들어 고객이 "최근 출시된 스마트폰에 대해 알려줘" 라고 묻는다면 최신 기사를 검색한 뒤, 중요한 정보를 요약하거나 특정 질문에 대한 답을 제공하는 데 활용된다.
3. 의료 진단 보조 : 의료 분야에서도 RAG는 병원 기록, 연구 논문, 의료 데이터 등을 검색하여 정확한 진단을 위한 정보를 생성하는 데 사용될 수 있다. 이로 인해 의료 전문가들이 보다 빠르고 정확한 의사 결정을 내릴 수 있도록 돕는다.
4. 법률 상담 : 법률 상담에서도 RAG는 강력한 도구로 활용될 수 있다. 법률 문서, 판례 등을 검색하여 질문에 맞는 법적 조언을 제공할 수 있다.

 

5. 결론

RAG는 단순히 AI가 답변을 생성하는 방식에서 벗어나, 정확한 정보 검색과 신뢰할 수 있는 응답을 제공하는 핵심 기술로 자리 잡고 있다. 기존의 대형 언어 모델이 훈련된 데이터에 의존하는 한계를 보완하며, 실시간으로 정보를 검색하고 이를 바탕으로 답변을 생성하는 방식은 다양한 산업에서 혁신적인 변화를 이끌어낼 것으로 기대된다. 또한, 텍스트뿐만 아니라 이미지, 오디오, 비디오까지 포함하는 멀티모달 RAG로 발전하면서 활용 범위가 더욱 넓어질 것이다.