RAG (Retrieval-Augmented Generation)란 무엇인가?

최근 몇 년간 자연어 처리(NLP) 기술이 급격히 발전하면서, 대규모 언어 모델(LLM)들이 다양한 문제를 해결하는 데 사용되고 있습니다. 그러나 LLM은 모든 정보를 내부에 저장하고 추론하는 방식으로 설계되어 있어, 최신 정보나 방대한 외부 데이터를 활용하는 데 한계가 있습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 등장한 기술이 바로 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 입니다.

RAG의 개념

RAG는 Retrieval-Augmented Generation의 약자로, 대규모 언어 모델(Generation)과 외부 정보 검색(Retrieval)을 결합한 하이브리드 방식입니다. 이 기술은 다음 두 가지 단계를 통해 작동합니다:

  1. Retrieval (정보 검색)
    • 입력 질문에 대해 적합한 정보를 외부 데이터베이스나 문서에서 검색합니다.
    • 검색된 정보는 모델의 컨텍스트로 제공됩니다.
  2. Generation (텍스트 생성)
    • 검색된 정보를 기반으로 대규모 언어 모델이 응답을 생성합니다.
    • 생성된 응답은 검색된 데이터와 질문을 통합하여 보다 정확하고 구체적인 결과를 제공합니다.

이 과정을 통해 RAG는 대규모 언어 모델의 한계를 보완하고, 최신 정보나 특정 도메인의 전문 지식을 활용할 수 있게 됩니다.

RAG의 구조

RAG의 구조는 크게 두 가지로 나뉩니다.

1. Retriver

Retriever는 입력 쿼리(질문)와 관련된 정보를 검색하는 역할을 합니다. 일반적으로 다음과 같은 기술이 사용됩니다:

  • Sparse Retrieval: TF-IDF, BM25와 같은 전통적인 정보 검색 알고리즘
  • Dense Retrieval: 문서와 쿼리를 벡터로 임베딩하여 유사도를 계산하는 방식 (예: DPR, Sentence-BERT)

2. Generator

Generator는 검색된 정보를 바탕으로 텍스트를 생성합니다. 주로 GPT 계열의 언어 모델이 사용되며, Retrieval 단계에서 제공된 정보를 컨텍스트로 활용하여 응답을 생성합니다.

RAG의 장점

  1. 최신성
    • LLM은 훈련 시점 이후의 정보에 접근할 수 없지만, RAG는 외부 데이터베이스에서 최신 정보를 검색하여 활용할 수 있습니다.
  2. 효율성
    • 모든 정보를 모델 내부에 포함시키는 대신, 필요한 정보만 검색하여 사용하므로 모델 크기와 메모리 요구사항을 줄일 수 있습니다.
  3. 도메인 확장성
    • 특정 도메인에 대한 지식이 부족한 모델도 관련 데이터베이스를 통해 전문적인 응답을 생성할 수 있습니다.

RAG의 한계

  1. 의존성
    • Retrieval 단계에서 부정확한 정보가 검색될 경우, Generation 결과도 잘못될 가능성이 있습니다.
  2. 속도
    • 검색과 생성 과정을 거치므로 순수 언어 모델보다 응답 속도가 느릴 수 있습니다.
  3. 복잡성
    • Retrieval와 Generation 단계를 결합해야 하므로 시스템 설계와 구현이 복잡합니다.

RAG의 활용 사례

  1. 챗봇
    • 고객 지원 챗봇에서 RAG를 사용하면 최신 데이터나 제품 정보를 실시간으로 반영하여 사용자에게 더 나은 답변을 제공합니다.
  2. 지식 검색 시스템
    • 대규모 문서나 논문 데이터베이스에서 특정 질문에 대한 답변을 생성하는 데 활용됩니다.
  3. 의료 및 법률
    • 최신 의료 논문이나 법률 문서를 검색하여 전문가 수준의 정보를 제공합니다.

결론

RAG는 LLM의 한계를 보완하면서도 최신성과 확장성을 갖춘 강력한 기술입니다. 검색과 생성을 결합한 방식은 다양한 응용 분야에서 혁신적인 가능성을 열어줍니다. RAG를 활용하여 더욱 정교하고 실시간으로 대응 가능한 시스템을 구축할 수 있습니다.