RAG (Retrieval Augmented Generation)의 모든 것: 개요, 역사, 프로세스 완벽 가이드

‍

RAG (Retrieval Augmented Generation)란 무엇일까요? 어떻게 정보 검색과 텍스트 생성을 결합하는 걸까요?

이 혁신적인 접근 방식의 역사는 어떻게 되고, 효과적으로 작동하기 위해 어떤 프로세스가 필요할까요? 

이러한 질문들을 이해하면 RAG (Retrieval Augmented Generation) 가 어떻게 정확한 정보와 창의적인 응답을 결합하여 모든 산업에서 AI 대화를 향상시키는지 알 수 있습니다.
‍

RAG 소개

검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG)은 기존의 텍스트 생성 모델을 혁신적으로 개선한 프레임워크입니다. 이 기술은 외부 지식 베이스를 사전 훈련된 대규모 언어 모델과 통합하여, 챗봇, 기계 번역, 창의적 글쓰기 등 다양한 자연어 처리(NLP) 애플리케이션에서 더욱 정확하고 최신의 콘텐츠를 생성할 수 있게 합니다.

‍

생성형 AI에서 RAG (Retrieval Augmented Generation) 접근 방식은 실시간 정보 검색을 통합하여 언어 모델을 향상시킵니다. 이는 사용자 질의로 시작하여 위키피디아와 같은 소스에서 관련 문서를 검색하고, 이를 입력과 결합하여 텍스트 생성기에 풍부한 맥락을 제공합니다.

‍

생성 AI에 대해 자세히 알아보기: 2가지 주요 유형의 생성 AI 모델

‍

이 접근 방식은 모델을 재훈련하지 않고도 최신 정보에 접근할 수 있게 해주어, 빠르게 변화하는 분야에 이상적입니다. 

‍

최신 증거를 기반으로 응답을 생성함으로써 RAG (Retrieval Augmented Generation) 는 정확성, 관련성, 출력 제어를 개선하고 환각(hallucination) 위험을 크게 줄입니다. 전반적으로 RAG는 동적 환경에서 신뢰할 수 있는 응답을 효과적으로 생성합니다.

‍

AI챗봇 전문 개발사 메이크봇은 이러한 RAG 기술의 장점을 활용하여 더욱 정확하고 신뢰할 수 있는 챗봇 솔루션을 제공하고 있습니다.

‍

RAG라는 이름의 유래 🏷️

AI 분야에서 혁신적인 기술이 때로는 예상치 못한 방식으로 탄생하고 발전합니다. RAG(Retrieval-Augmented Generation)의 경우도 그렇습니다. 이 기술은 현재 생성형 AI에서 중요한 방법론을 포괄하는 용어로 자리 잡았지만, 그 이름의 탄생에는 재미있는 뒷이야기가 있습니다. 😄

2020년 RAG를 소개한 논문의 주저자인 Patrick Lewis는 최근 싱가포르에서 열린 지역 데이터베이스 개발자 컨퍼런스에서 흥미로운 고백을 했습니다.

"우리가 그 광범위한 채택을 예상했다면 더 좋은 이름을 선택했을 것입니다," 라고 Lewis는 말했습니다.

그는 이어서 "우리는 항상 더 매력적인 이름을 의도했지만, 논문을 쓸 시기가 되었을 때 더 나은 것이 떠오르지 않았습니다" 라고 덧붙였습니다.

Lewis와 그의 팀은 더 매력적인 제목을 위해 노력했지만, 출판 당시에는 대안이 없었습니다. 그럼에도 불구하고, RAG는 현재 생성형 AI 분야에서 중요한 개념으로 자리 잡았으며, Lewis는 현재 AI 스타트업 Cohere에서 RAG 팀을 이끌고 있습니다.

이 이야기는 기술 혁신의 여정이 항상 예측 가능하거나 완벽하지 않다는 것을 보여줍니다. 때로는 우리가 의도하지 않은 방식으로 아이디어가 발전하고 성공을 거두기도 합니다. RAG의 사례는 기술의 본질적 가치가 그 이름이나 초기 표현보다 더 중요하다는 것을 잘 보여줍니다. 🌟

메이크봇은 이러한 교훈을 바탕으로 항상 혁신적인 기술 개발에 주력하고 있습니다. 우리는 이름이나 표현에 너무 얽매이지 않고, 기술의 본질적 가치와 실용성에 초점을 맞추고 있습니다. RAG 기술을 포함한 최신 AI 기술에 대해 더 알고 싶으시거나, 귀사의 프로젝트에 이를 적용하고 싶으시다면 언제든 메이크봇에 문의해 주세요. 우리는 함께 AI의 미래를 만들어갈 준비가 되어 있습니다. 💡🤝

검색 증강 생성(RAG) 살펴보기 🔍

검색 증강 생성(RAG)의 작동 방식

RAG는 다음과 같은 주요 단계로 구성됩니다:

1. 입력: 언어 모델(LLM)이 처리해야 할 초기 쿼리입니다. RAG (Retrieval Augmented Generation) 없이는 LLM이 정적 지식에만 의존합니다.
2. 인덱싱: 관련 문서를 청크로 나누고 임베딩으로 변환한 후 벡터 저장소에 인덱싱합니다. 입력 쿼리도 비교를 위해 유사하게 임베딩됩니다.
3. 검색: 시스템은 임베딩된 쿼리를 인덱싱된 벡터와 비교하여 관련 문서를 검색합니다.
4. 생성: 검색된 문서는 원래 프롬프트와 결합되어 맥락을 제공하고, LLM이 이를 처리하여 최종 응답을 생성합니다.

RAG (Retrieval Augmented Generation)를 사용하면 시스템이 최신 정보에 접근할 수 있어, 모델이 직접 쿼리에서 부적절한 응답을 생성할 수 있는 것과 달리 정확하고 맥락에 맞는 답변을 생성할 수 있습니다.

‍

대규모 언어 모델에서의 검색 증강 생성 개발 및 테스트 - 사례 연구 보고서 📊

이 사례 연구는 수술 전 의학을 위해 특별히 설계된 LLM-RAG 파이프라인의 개발과 평가를 상세히 설명하며, 생성된 응답의 정확성과 안전성 평가에 중점을 둡니다.

LLM-RAG 모델은 35개의 수술 전 지침을 사용하여 구축되었으며, 총 1,260개의 평가에서 인간이 생성한 응답과 비교 평가되었습니다.

RAG (Retrieval Augmented Generation) 프로세스는 임상 문서를 관리 가능한 텍스트 청크로 변환하여 임베딩 및 검색에 사용하고, LangChain 및 LlamaIndex와 같은 Python 기반 프레임워크를 활용하며, 벡터 저장을 위해 Pinecone을 사용했습니다.

사례 연구의 통계 보고서

평가 결과, LLM-RAG 모델은 평균 15-20초 만에 응답을 생성했으며, 이는 일반적인 인간의 10분 응답 시간보다 훨씬 빠릅니다.

GPT-4.0-RAG 모델의 정확도는 91.4%에 달해 86.3%인 인간 생성 응답을 능가했으며, 통계 분석을 통해 비열등성이 확인되었습니다(p=0.610).

이 연구는 LLM-RAG가 근거 있는 지식, 확장성, 낮은 환각률로 복잡한 수술 전 지침을 생성하는 데 있어 장점을 강조하며, 이를 의료 애플리케이션에 적합한 솔루션으로 제시합니다.

실시간 지식 통합으로 가는 길 🚀

RAG는 대규모 언어 모델(LLM)의 능력을 확장하는 강력한 솔루션으로 부상하고 있습니다. 실시간 외부 지식을 LLM 응답에 원활하게 통합함으로써 RAG (Retrieval Augmented Generation 는 정적 훈련 데이터의 한계를 효과적으로 완화하고 제공되는 정보가 최신이며 맥락에 관련성이 있도록 보장합니다.

다양한 애플리케이션에 RAG를 통합하는 것은 사용자 경험을 향상시키고 정보 정확성을 개선하는 데 큰 영향을 미칩니다.

최신 정보에 대한 접근이 중요한 시대에 RAG는 LLM의 관련성과 효과성을 유지하기 위한 신뢰할 수 있는 프레임워크를 제공합니다.

RAG의 능력을 활용함으로써 우리는 현대 AI 애플리케이션의 복잡성을 자신 있게 탐색하고 정보 배포의 정확성과 신뢰성에 있어 새로운 표준을 수립할 수 있습니다.

‍

LLM 기반 솔루션의 정확성과 속도 향상을 위한 하이브리드 RAG 기술 💡

메이크봇은 RAG 기술을 적극적으로 발전시키고 있으며, 특히 기존 RAG 구현에 비해 정확성과 계산 효율성을 크게 향상시키는 하이브리드 RAG (Retrieval Augmented Generation) 아키텍처를 개발하고 있습니다.

‍

이러한 최적화는 대규모 언어 모델(LLM)이 생성하는 응답의 정확성과 신뢰성을 지속적으로 개선할 것으로 예상됩니다.

‍

RAG 기술의 개발이나 도입에 대한 문의는 메이크봇에 연락 주시기 바랍니다. 저희 메이크봇은 항상 최신 AI 기술을 연구하고 적용하여 고객 여러분께 최고의 솔루션을 제공하기 위해 노력하고 있습니다. RAG 기술에 대해 더 자세히 알고 싶으시거나, 귀사의 AI 프로젝트에 RAG를 적용하고 싶으시다면 언제든 문의해 주세요. 

‍

함께 AI의 미래를 만들어 나가겠습니다. 🤝

‍