RAG 란 무엇인가

RAG는 "Retrieval-Augmented Generation"의 약자로, 주로 자연어 처리(NLP) 및 인공지능(AI) 분야에서 사용되는 개념입니다. RAG 모델은 단순한 텍스트 생성 모델의 한계를 극복하기 위해 고안되었습니다. 기존의 텍스트 생성 모델은 학습된 데이터 내에서만 답변을 생성하는 반면, RAG는 외부 지식을 실시간으로 가져와 답변의 정확성과 신뢰성을 높입니다.

 

RAG의 구성 요소

1. Retrieval (정보 검색) : 먼저, 질문에 대한 관련 정보를 외부 데이터베이스나 문서에서 검색합니다. 이 과정은 일반적으로 검색 엔진이나 특화된 검색 모델을 통해 이루어집니다.
2. Generation (생성) : 검색된 정보를 바탕으로 답변을 생성합니다. 이 단계에서는 생성 모델이 텍스트를 작성하거나 질문에 대한 답변을 구성합니다.

 

작동 방식

1. 질문 입력 : 사용자가 질문을 입력합니다.
2. 정보 검색 : 질문과 관련된 정보를 검색합니다. 이때, 검색된 문서나 텍스트는 질문에 대해 유용한 정보를 포함하고 있어야 합니다.
3. 답변 생성 : 검색된 정보를 바탕으로 질문에 대한 구체적이고 정확한 답변을 생성합니다.

 

장점

• 정확성 향상 : 검색된 정보를 바탕으로 답변을 생성하기 때문에, 단순한 생성 모델보다 더 정확하고 신뢰할 수 있는 답변을 제공합니다.
• 확장성 : 외부 데이터베이스나 문서를 쉽게 확장할 수 있어, 다양한 주제와 도메인에 적용할 수 있습니다.

 

활용 사례

• 챗봇 : 고객 지원 챗봇에서 사용자가 질문하는 내용에 대해 정확한 답변을 제공하기 위해 RAG 모델을 사용할 수 있습니다.
• 정보 검색 시스템 : 대규모 데이터베이스에서 사용자 질문에 대한 관련 정보를 검색하고, 이를 바탕으로 요약된 답변을 제공할 수 있습니다.

 

예시

사용자가 "COVID-19 백신의 부작용은 무엇인가요?"라고 질문하면,

1. Retrieval 단계에서 최신 의학 논문이나 공식 웹사이트에서 관련 정보를 검색합니다.
2. Generation 단계에서 검색된 정보를 바탕으로 "COVID-19 백신의 부작용으로는 발열, 두통, 피로 등이 있습니다."와 같은 답변을 생성합니다.

 

RAG 모델은 기존 텍스트 생성 모델의 한계를 극복하고, 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 정보를 제공할 수 있도록 하는 강력한 AI 기술입니다.