RAG (Retrieval-Augmented Generation)란
RAG (Retrieval-Augmented Generation)은 최근 AI 기술에서 중요한 개념으로, 정보 검색과 생성 두 가지 기술을 결합하여 더 정확하고 유용한 답변을 만드는 방법입니다. 이제 이 기술을 더 깊이 이해할 수 있도록 각 단계별로 자세히 설명하겠습니다.
1. 정보 검색 (Retrieval)
정보 검색 단계는 RAG 모델에서 중요한 첫 번째 단계입니다. 여기서 AI는 사용자의 질문에 대한 답을 바로 생성하는 대신, 먼저 외부 데이터베이스나 문서에서 관련된 정보를 검색합니다. 일반적인 AI 모델은 학습 데이터에만 의존해 답을 생성하지만, RAG는 동적으로 정보를 검색하여 최신 정보나 특정한 세부사항을 반영할 수 있습니다.
예를 들어, 사용자가 "2025년 도쿄 올림픽 금메달 리스트"라는 질문을 한다면, RAG 모델은 먼저 최신 데이터를 검색해서 해당 정보가 담긴 문서나 웹페이지를 찾아옵니다.
이때, 검색하는 방법에는 여러 가지가 있을 수 있습니다:
전체 텍스트 검색: 웹이나 데이터베이스에 저장된 문서들에서 키워드를 찾는 방식
지식 그래프: 특정 주제와 관련된 정보를 연결하여 검색하는 방식
2. 생성 (Generation)
정보 검색이 끝난 후, 그 정보를 바탕으로 AI는 생성 단계로 넘어갑니다. 이 단계에서는 검색된 정보를 자연어 처리(NLP) 모델을 사용해 사람처럼 이해하기 쉬운 문장으로 변환합니다.
예를 들어, 만약 검색된 정보가 "도쿄 올림픽에서 금메달을 딴 선수는 A, B, C입니다"라고 한다면, AI는 그 정보를 토대로 "2025년 도쿄 올림픽에서 금메달을 딴 선수는 A, B, C입니다"라는 완전한 문장을 만들어 사용자에게 전달합니다.
생성 단계에서 사용되는 모델은 보통 GPT 계열의 언어 모델이나 BERT 계열의 모델입니다. 이 모델들은 입력된 텍스트를 잘 이해하고 자연스럽게 언어를 생성할 수 있는 능력을 가지고 있습니다.
RAG가 기존 모델들과 다른 점
일반적인 Generative Model (예: GPT)은 학습한 데이터만을 기반으로 답을 생성하는데, 이 방식은 시간이 지나면서 정보의 최신성에 한계가 있을 수 있습니다. 예를 들어, 2020년에 훈련된 모델은 2024년의 최신 사건이나 정보를 알지 못합니다.
하지만 RAG 모델은 실시간으로 검색해서 정보를 최신 상태로 반영하고, 이를 바탕으로 답을 생성하기 때문에 실시간 정보나 특정 세부사항에 대해 더 정확하고 유용한 답변을 생성할 수 있습니다.
RAG의 주요 이점
정보의 정확성 향상: 검색된 정보에 기반해 답을 생성하므로 더 정확하고 신뢰할 수 있는 답을 제공합니다.
최신 정보 반영: 웹이나 데이터베이스에서 실시간으로 정보를 검색할 수 있기 때문에 최신 정보를 반영할 수 있습니다.
넓은 지식 범위: 대규모의 외부 지식에 접근할 수 있기 때문에, 모델이 훈련된 데이터 외의 정보도 활용할 수 있습니다.
RAG의 활용 사례
챗봇: 사용자가 질문을 할 때, 최신 정보나 구체적인 지식을 필요로 할 경우, RAG 모델을 사용하면 매우 유용한 답변을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, "오늘 날씨 어때?"라는 질문에 실시간 날씨 정보를 검색해 답을 할 수 있습니다.
의료 분야: 의학 관련 질문에 대해 최신 연구나 논문을 검색하고 그 내용을 바탕으로 구체적인 답을 제공하는 데 사용할 수 있습니다.
추천 시스템: 사용자가 특정 제품을 찾을 때, 최신 리뷰나 평가를 검색해 더 개인화된 추천을 제공할 수 있습니다.
RAG 모델의 구성
RAG 모델은 두 가지 주요 부분으로 나눌 수 있습니다:
Retrieval Model (검색 모델): 이 모델은 사용자의 질문과 관련된 정보를 검색합니다. 대표적으로 BM25 같은 검색 모델이나 Dense Retriever라는 딥러닝 기반 모델이 사용됩니다.
Generative Model (생성 모델): 검색된 정보를 바탕으로 자연스러운 언어로 답을 생성합니다. 일반적으로 GPT 또는 T5와 같은 생성 모델이 사용됩니다.
결론
RAG는 정보를 검색하고 그 정보를 기반으로 답을 생성하는 방식을 결합하여, 더 정확하고 유용한 결과를 도출할 수 있습니다. 정보의 검색과 생성이 별개의 과정이 아닌, 함께 이루어지기 때문에 보다 효율적이고 실용적인 답변을 제공할 수 있습니다. AI가 더 사람처럼 이해하고 대답할 수 있도록 도와주는 중요한 기술 중 하나입니다.
