[생성형AI] RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술의 개념과 장점
최근 AI 분야에서 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술이 주목받고 있다. 그 중에서도 생성형 AI 모델과 관련하여 주목을 받는 이유가 있다. 생성형 AI, 특히 GPT 계열의 모델은 다양한 작업을 잘 수행하지만, 환각(Hallucination) 등의 문제가 존재하여 실무 단계에 적용하는 데 한계가 있다. 모델이 실제로 존재하지 않는 정보나 부정확한 답변을 생성하는 현상인데, 이는 사용자의 신뢰를 떨어뜨릴 수 있다. 이 문제에 대한 대안으로 RAG 기술이 자주 언급되는데, 해당 기술이 무엇인지, 어떻게 대안이 될 수 있는지 알아보고자 한다.
RAG란 무엇인가?
RAG는 검색 기반 생성형 모델로, 기존의 생성형 AI 모델에 외부 데이터 검색 기능을 결합한 기술이다. 이 기술은 먼저 특정 질문에 대해 관련 정보를 외부 데이터베이스나 문서에서 검색한 후, 그 검색 결과를 바탕으로 정확하고 신뢰성 있는 답변을 생성하는 방식으로 작동한다.
예를 들어, 사용자가 질문을 하면, RAG 모델은 이를 이해한 뒤, 웹 페이지, 데이터베이스, 혹은 문서 저장소에서 관련 정보를 빠르게 검색한다. 그런 다음 검색된 데이터를 이용해 더 정확하고 구체적인 답변을 생성한다. 이 방식은 모델이 자가 학습으로만 답변을 생성하는 것과는 달리, 최신 정보와 정확성을 보장할 수 있는 큰 이점이 있다.
RAG의 작동 방식
- 사용자가 질문을 입력합니다.
- RAG는 외부 데이터베이스(예: 웹 문서, 기업 내부 문서)에서 질문과 관련된 정보를 검색합니다.
- 검색된 정보를 기반으로 LLM이 답변을 생성합니다.
RAG 기술의 장점
- 정확한 정보를 제공할 수 있다.
RAG는 생성형 AI가 기본적으로 겪는 '환각' 문제를 해결하는 데 도움을 줄 수 있다. 모델은 단순히 내부 지식을 기반으로 답변을 생성하는 대신, 외부 데이터를 활용하여 정보의 정확성을 높인다. - 최신 정보까지도 반영할 수 있다.
기존의 언어 모델은 훈련된 데이터셋에 의존하기 때문에, 최신 정보나 실시간 데이터를 반영하지 못한다는 한계가 있다. 그러나 RAG는 외부 데이터 소스를 활용해 실시간으로 최신 정보를 반영할 수 있어, 더욱 유용한 결과를 제공할 수 있다. - Fine tuning에 비해 시간과 비용이 적게 소요된다.
외부 데이터베이스를 활용하기 때문에 별도의 학습 데이터를 준비할 필요가 없으며, 재학습의 필요가 없다. 또한 참조할 데이터베이스를 바꾸기만 하면 되므로 다양한 분야에서 유용하게 활용될 수 있다. 예를 들어, 의료, 금융, 법률 등의 분야에서 복잡한 질문에 대한 정확하고 신뢰성 있는 답변을 제공할 수 있다.
RAG는 생성형 AI의 한계를 극복하고, 더 정확하고 신뢰성 있는 답변을 생성할 수 있도록 돕는 혁신적인 기술이다. 이 기술은 다양한 산업에 적용될 수 있으며, 특히 최신 정보와 정확성을 요구하는 분야에서 큰 가능성을 보여준다. 앞으로도 RAG는 AI의 발전을 이끄는 중요한 기술 중 하나로 자리 잡을 것이다.
- 출처 및 참고한 자료
(1부) RAG란 무엇인가
이번 포스팅은 'RAG(Retrieval-Augmented Generation)'을 주제로 한 시리즈의 첫 번째 글입니다. 총 3부로 구성된 이 시리즈에서는 RAG가 등장하게 된 배경과 RAG의 개념에 대해 자세히 알아보고자 합니다. RAG
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- 챗GPT의 답변 등