RAG 란?

RAG(Retrieval-Augmented Generation) 란?

• RAG (Retrieval-Augmented Generation)는 생성형 AI 모델의 성능을 향상시키기 위한 기술로, 지식 검색(Retrieval)과 생성(Generation)을 결합하여 대형 언어 모델(LLM)이 더 정확하고 유용한 응답을 생성하도록 합니다.

  • 특히 최신 정보나 도메인별 데이터베이스와의 작업에서 자주 활용됩니다.

RAG 작동 원리

• RAG는 크게 두 가지 과정으로 나뉩니다.

1. Retrieval (검색)

   • 외부 DB/지식 창고에서 관련 정보를 검색하는 단계.

   • 벡터화된 데이터와 벡터 검색 기술을 활용.

   • 사용 기술

     • 임베딩 모델 (Embedding): 텍스트를 벡터화.

     • 벡터 검색 (Vector Search): 유사도 기반 검색 수행.

     • 주요 알고리즘: FAISS, Pinecone, Weaviate.

2. Augmented Generation (보강된 생성)

   • 검색 결과를 기반으로, LLM이 프롬프트와 컨텍스트를 활용해 답변 생성.

   • 예시 단계

     1. 사용자 입력 질문 → 검색 수행.

     2. 관련 문서 검색 후 데이터를 읽음.

     3. 모델이 검색된 컨텍스트를 바탕으로 응답 생성.

RAG의 장점

1. 최신성과 정확성 보장

   • 외부 지식베이스 활용으로 최신 정보를 기반으로 응답 생성 가능.

2. 효율적인 데이터 활용

   • 대규모 지식베이스를 검색해 필요한 정보만 가져옴.

3. 모델 경량화 가능

   • 모든 데이터를 모델에 직접 포함시키지 않음.

4. 도메인 특화 가능

   • 특정 산업/도메인에 맞는 데이터로 정확성 향상.

RAG의 동작 구조

• 단계별 프로세스

  1. 질문 입력 (Query)

  2. 질문 벡터화 (Embedding)

  3. 관련 문서 검색 (Retrieval)

  4. 프롬프트 생성 (Prompt Augmentation)

  5. 응답 생성 (Generation)

• 시스템 구성

  구성 요소	설명
  사용자 입력	질문 또는 검색 요청. 예: “기후 변화 연구”
  벡터 데이터베이스	외부 지식을 벡터화해 저장 및 검색.
  텍스트 검색기	벡터 검색 엔진 (예: FAISS, Pinecone).
  언어 모델(LLM)	검색된 문서를 프롬프트 보강 후 적합한 응답을 생성.
  지식 출력	최종 응답. 사용자 질문에 맞는 컨텍스트 포함.

주요 활용 사례

1. 고객 지원

   • FAQ 챗봇 설계, 고객 문의 응답 자동화.

2. 문서 요약 및 검색

   • 대규모 문서에서 필요한 정보 검색 후 요약.

3. 의학 및 금융 서비스

   • 최신 논문 응답, 금융 보고서 검색 및 분석.

4. 교육 및 학습

   • 학습 자료 요약 및 질문 응답.

RAG 구현에 필요한 기술

1. 벡터 데이터베이스

   • 주요 툴: FAISS, Pinecone, Milvus, Weaviate.

2. 임베딩 모델

   • OpenAI text-embedding-ada-002, Hugging Face 모델.

3. 생성형 언어 모델

   • GPT-4, Anthropic Claude, Google Palm.

4. 텍스트 검색 알고리즘

   • BM25, Vector Search, Inverted Index.

한계와 도전 과제

1. 검색 정보 품질

   • 잘못된 정보 검색 시 응답 정확도 저하.

2. 도메인 지식 한계

   • 설계된 도메인 외 검색 정확도 낮아질 수 있음.

3. 대규모 데이터 성능

   • 대규모 데이터베이스 부하 시 처리 속도 저하.

4. 최신 정보 유지

   • 데이터베이스 업데이트 지연 시 정밀성 감소.

RAG 활용 플랫폼

1. OpenAI

   • RAG 기반 질문 응답 시스템 구축, text-embedding-ada-002 활용.

2. LangChain

   • Python 프레임워크로 벡터 DB와 LLM 통합.

3. LlamaIndex

   • 문서 검색 및 LLM 연결을 위한 도구.

4. Pinecone

   • 벡터 검색 솔루션, RAG 통합 지원.