지난 몇 년간, 거대한 언어 모델(LLM)의 발전은 많은 이들의 상상력을 자극했습니다. 특히 2022년 11월 OpenAI의 ChatGPT 출시 이후, ‘생성형 AI’와 같은 전문 용어들도 보편화되었습니다.
이러한 LLM은 현대의 자연어 처리 작업에 광범위하게 응용되고 있으며, 심지어 자율 AI 에이전트의 발판을 마련하기도 했습니다. 많은 업계 리더와 개발자들은 이를 통해 비즈니스 경쟁력을 강화하려고 하고 있죠.
이번 글에서는 생성적 AI의 세계에서 중요한 기술인 RAG(Retrieval-Augmented Generation)에 대해 이야기하려 합니다. 하지만 본론에 들어가기 전에, RAG의 필요성과 구현 개요에 대한 이해가 필요하겠죠.
LLM의 한계와 RAG의 필요성
LLM은 많은 정보를 학습하고 생성해낼 수 있지만, 종종 정확성과 신뢰성을 보장하기 어려운 경우가 있습니다. 여기서 RAG가 등장합니다.
RAG는 대형 언어 모델의 출력에서 신뢰성과 정확성을 높이기 위한 기술로, Lewis 등 연구진이 제안한 “지식 집약적 NLP 작업을 위한 Retrieval-Augmented Generation” 논문에서 처음 소개되었습니다.
RAG의 개념
대규모 언어 모델(LLM)의 성능을 향상시키기 위해 외부 지식 베이스를 활용하는 기술입니다. 즉, LLM이 단순히 학습된 데이터만을 기반으로 답변을 생성하는 것이 아니라, 필요한 정보를 외부 지식 베이스에서 검색하여 이를 바탕으로 더욱 정확하고 신뢰할 수 있는 답변을 생성하는 방식입니다.
1. RAG 시스템의 작동 원리
- 검색: 사용자의 질문이 입력되면, RAG 시스템은 관련된 정보를 외부 지식 베이스에서 검색합니다. 이때, 검색 엔진과 유사하게 키워드 매칭, 의미 기반 검색 등 다양한 방법을 활용할 수 있습니다.
- 추출: 검색된 정보 중에서 질문에 대한 답변을 생성하는 데 필요한 부분만 추출합니다.
- 생성: 추출된 정보와 함께 LLM에 질문을 전달하여 최종 답변을 생성합니다. LLM은 추출된 정보를 바탕으로 더욱 정확하고 상세한 답변을 생성할 수 있습니다.
2. RAG 구현의 핵심
RAG의 핵심은 검색이라는 요소를 통해 생성 모델의 한계를 극복하는 데 있습니다. 데이터베이스에서 관련 정보를 추출한 후, 이를 기반으로 콘텐츠를 생성하는 것이죠. 이런 설정을 통해 제공하는 정보의 정확성을 높일 수 있습니다.
RAG 시스템 평가하기
RAG 시스템을 도입했다면, 그 성능을 어떻게 측정해야 할까요?
1. 성능 측정
이는 단순한 추측이 아닌, 명확한 데이터와 지표를 통해 개선점을 식별하는 과제가 됩니다. 다양한 성능 지표를 활용해 RAG 시스템의 효용성을 확인하고, 이를 기반으로 최적의 성과를 끌어낼 수 있는 방향으로 조정해야 합니다.
2. 지표 설정의 중요성
RAG 시스템을 평가하는 데에는 정해진 수치를 활용하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 정보 검색 정확도와 응답의 유용성을 동시에 고려해야 하며, 사용자 피드백을 통해 시스템 개선의 방향성을 잡아야 합니다.
마무리
이처럼 RAG는 단순한 생성형 AI에서 더 진보한 신뢰할 수 있는 정보를 제공하기 위한 강력한 도구입니다. 지금 이 순간에도 RAG는 다양한 분야에서 각광 받고 있으며, 이를 통해 효율성 있는 정보 제공이 가능해졌습니다.
