RAG 개념에 대해서 이야기해봅시다.
RAG 개념에 대해 알기
RAG(Retrieval Augmented Generation)는 별도의 외부 데이터베이스의 데이터를 함께 활용하여 생성형 AI 모델의 정확성과 신뢰성을 향상 시키는 기술입니다. 기존 거대언어모델(LLM, Large Language Model)의 한계점을 채워주는 기술입니다.
RAG는 외부 데이터 소스를 활용하여 정보를 검색하고 이를 기반으로 텍스트를 생성하는 구조입니다.
RAG(Retrieval Augmented Generation)를 통해 사용자가 질의를 하면 질의 내용에 대해서 검색엔진을 통해 기업 내부 데이터베이스에서 데이터를 검색하고 검색 결과를 언어 모델에게 전달하면 언어 모델은 질의 내용과 검색 결과를 받아서 사용자에게 질의에 대한 답변을 생성하는 구조로 구성됩니다.
RAG(검색증강생성)를 통해 인공지능(AI) 모델이 사용자의 질문에 대해 보다 정확하고 다양한 답변을 제공해줄 수 있도록 도와주는 기술 구조입니다.
RAG(Retrieval Augmented Generation)는 거대언어모델(LLM)의 한계를 극복하기 위해서 지식검색과 언어 생성을 결합한 새로운 자연어 처리 기술이지 새로운 프레임 워크입니다. RAG는 최신 주제나 특정 주제에 대한 질문에 대해서도 인공지능이 답변할 수 있도록 관련된 정보를 담고 있는 외부 데이터베이스를 검색엔진과 함께 연결하여 학습 데이터에 없었던 최신 주제나 특정 지식에 대한 답변까지도 인공지능이 제공할 수 있도록 하는 기술입니다.
RAG 개념에 대한 설명
RAG(Retrieval Augmented Generation)은 언어 모델과 정보 검색을 결합한 시스템을 의미합니다.
RAG(Retrieval Augmented Generation)는 “검색증강생성“이라고도 부릅니다.
RAG(검색증강생성)는 챗GPT(Chat GPT)와 같은 생성형 AI 분야에서 각광 받고 있는 매우 중요한 기술입니다. 챗 GPT를 기업 내부적으로 사용하기 위해서 기업의 내부 데이터를 활용하고 결합시키기 위해서 사용하는 기술이기도 합니다.
사용자가 질문하는 내용 중에 기업 내부적으로만 알 수 있거나 개인적인 정보와 관련된 질문에 대해서는 챗 GPT가 알 수 없습니다. 따라서 이러한 특수한 질문과 상황에 대응하기 위해서 기업이 가지고 있는 데이터 베이스에서 검색할 수 있도록 보완해주는 기술입니다. 검색 결과와 사용자의 질의 내용이 언어 모델에 전달되면 언어 모델은 이를 바탕으로 사용자에게 정확한 답변을 제공할 수 있게 됩니다. 즉 RAG는 기업의 데이터와 언어 모델을 함께 사용하기 위해서 이용되는 시스템 구조입니다.
대표적인 예시가 바로 기업의 임직원이 자신이 사용할 수 있는 휴가는 며칠이 남았고 어떤 휴가가 남았는지를 질문할 때입니다.
기업에서는 기업이 보유한 데이터베이스를 검색할 수 있는 검색 엔진과 기업이 보유한 기업 데이터를 결합시켜서 해당 검색 결과를 언어 모델에 제공하는 구조를 만들면 사용자는 특수한 기업 내부 데이터로만 알 수 있는 질문에 대한 답변까지도 제공 받을 수 있게 됩니다. 기업 내부 데이터인 임직원에 대한 정보, 기업의 내부 계약 정보나 약관 정보 등 외부에 알려지지 않은 기업 내부적으로 가지고 있는 기업 내부 데이터를 활용하여 임직원이 질문하는 내부 정보에 대한 답변도 생성형 AI와 언어 모델을 통해서 제공할 수 있는 구조를 만들 수 있게 됩니다.
RAG를 통해 데이터 검색과 텍스트 생성에 대해서 보다 완벽한 조화를 만들어 낼 수 있습니다.
기존의 챗GPT(Chat GPT)와 같은 거대언어모델(LLM)을 통해 학습된 인공지능은 최신 주제나 특정 주제에 대해서는 학습하지 못하였기 때문에 최신 주제나 특정 주제에 대한 사용자의 질문에 대해서 답변을 제대로 하지 못하게 됩니다. 그래서 RAG를 통해 최신 주제나 특정 주제가 담겨져 있는 기업의 데이터베이스와 검색 엔진을 결합하여 최신 주제나 특정 주제에 대한 답변을 제공할 수 있도록 구조를 구성할 수 있습니다.
RAG(검색증강생성)은 거대언어모델(LLM)의 단점을 보완해주는 기술입니다.
인공지능 기술의 달달은 다양한 분야에서 혁신을 만들어 내고 있고 텍스트를 생성하는 생성형 AI는 챗 GPT 등장을 통해서 새로운 전환점을 불러 왔습니다. 하지만 이러한 기술들은 정확성과 신뢰성의 문제도 함께 존재하여 이를 해결하는 것이 매우 중요한 과제로 남아 있는 것입니다. 그리고 이러한 문제를 해결할 수 있는 대안으로 등장한 것이 바로 RAG입니다.
거대언어모델(LLM)은 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing) 분야에서 사용되는 인공 지능 기술의 한 종류로 대규모의 텍스트 데이터로 학습하여 언어의 구조와 의미를 이해하고 학습한 내용을 바탕으로 텍스트를 생성하는 인공지능 언어 모델입니다. 거대언어모델을 통해서 챗GPT와 같은 서비스로 활용될 수 있는 것입니다.
LLM은 많은 장점을 가지고 있지만 동시에 한계점을 가지고 있습니다.
LLM의 한계점은 학습 데이터에 내재되어 있는 편향성 문제로 잘못된 답변을 제공할 수 있는 해결 과제를 가지고 있습니다. 사실 관계의 오류 가능성과 맥락 이해의 한계를 가지고 있습니다. 방대한 데이터를 가지고 학습했지만 항상 정확한 정보를 제공하지 않습니다. 그리고 문장 단위의 이해에 대해서는 강하지만 긴 문장의 복잡한 글에 대해서는 맥락 파악이 어려울 수 있습니다. 또한 동일한 입력 값에 대해서 일관된 답변을 제공하지도 않습니다. 그리고 윤리적인 문제도 동시에 가지고 있습니다.
이러한 문제를 해결하기 위해서 RAG를 LLM과 결합시킬 수 있습니다.
RAG를 통해 LLM의 한계점인 사실 관계의 오류 가능성과 맥락 이해의 한계를 개선하는데 역할을 할 수 있는 기술입니다. RAG는 LLM에 외부 지식 데이터베이스(DB)를 연결하여 모델의 한계점을 극복하는 기술입니다. RAG를 통해 외부 지식을 활용할 수 있고 증거 기반의 사실에 기반한 답변을 생성하도록 할 수 있습니다. 생성된 답변에 대한 출처를 명시할 수 있도록 하여 신뢰성도 높일 수 있게 됩니다.
RAG(검색증강생성)는 기존 거대언어모델에 외부 지식 데이터베이스를 결합시켜 보다 정확하고 사실에 근거를 둔 정확한 답변을 인공지능이 제공할 수 있도록 도와주는 매우 중요하고 유용한 기술 구조입니다.