생성형 AI에서 RAG는 어떻게 사용되는가
실시간 정보가 의사 결정을 좌우하는 세상에서, AI 시스템이 최신 정보를 반영한 정확한 응답을 제공하려면 어떻게 해야 할까요?
이러한 과제의 최전선에 서 있는 기술이 바로 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG)입니다. RAG는 정적인 언어 모델과 동적인 외부 데이터 소스를 원활하게 결합하여 생성형 AI의 능력을 한층 강화합니다.
이러한 혁신은 AI가 달성할 수 있는 한계를 넓히며, 끊임없이 변화하는 환경에서 AI를 더욱 적응력 있고, 시의적절하며, 맥락을 이해하는 존재로 만들고 있습니다.
생성형 AI의 부상
생성형 AI는 텍스트, 이미지, 비디오 등 새로운 콘텐츠를 만들어낼 수 있는 인공지능 유형입니다. 가장 인기 있는 생성형 AI 도구 중 하나인 ChatGPT는 초기에 몇 가지 문제에 직면했지만, 자연스러운 언어 응답을 생성하는 강력한 능력 덕분에 1억 명 이상의 사용자를 확보했습니다.
2022년 이후 많은 생성형 AI 도구가 개발되어 마케팅, 헬스케어, 기술 등 다양한 산업을 변화시키고 있습니다.
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막대형 차트는 2024년 제너레이티브 AI의 긍정적인 영향을 강조하며 주요 트렌드와 이점을 강조합니다. 닐슨 노먼 그룹에 따르면 AI는 직원 생산성을 66% 향상시켰으며, 포브스 어드바이저의 설문조사에 따르면 기업들은 AI 도입으로 효율성이 64% 증가했다고 답했습니다.
IBM의 2022 보고서에 따르면 25%의 기업이 인력 부족 문제를 해결하기 위해 AI를 사용하고 있으며, LinkedIn에서는 ChatGPT 출시 이후 AI 관련 채용 공고가 21배 증가했습니다. 또한 중국, 인도, 사우디아라비아의 응답자 중 78%가 AI 기술을 긍정적으로 바라보고 있어 전 세계적으로 AI 도구에 대한 신뢰와 도입이 증가하고 있음을 알 수 있습니다.
이러한 통계는 제너레이티브 AI가 업무를 자동화하여 산업을 변화시킬 뿐만 아니라 인력의 발전과 기술 개발을 촉진하는 방법을 보여줍니다.
이러한 도구들은 고급 알고리즘을 사용하여 기업의 혁신, 프로세스 자동화, 효율성 향상을 돕습니다. 그러나 데이터 편향, 일자리 손실, AI 모델 운영에 필요한 대규모 컴퓨팅 파워로 인한 환경 영향 등에 대한 우려도 존재합니다.
이러한 과제에도 불구하고, 생성형 AI는 기업이 성장하고 혁신할 수 있는 기회를 제공하며 기술의 미래를 형성하고 있습니다.
RAG가 실시간 답변을 위한 생성형 AI를 어떻게 향상시키는가
스포츠 리그에서 선수, 팀, 현재 통계에 대한 질문에 답하는 채팅 시스템을 상상해보세요. 일반적인 대규모 언어 모델(LLM)은 역사, 규칙, 팀 정보에 대한 일반적인 질문에는 답할 수 있지만, 데이터가 실시간으로 업데이트되지 않기 때문에 최신 경기 결과나 부상 업데이트는 알 수 없습니다.
여기서 RAG 모델이 등장합니다.
RAG는 LLM의 방대하지만 정적인 지식과 데이터베이스나 뉴스 피드 같은 소스의 최신 정보를 결합하여 생성형 AI를 향상시킵니다. 이를 통해 AI는 더욱 정확하고 시의적절한 응답을 제공할 수 있게 됩니다.
2020년 Facebook AI Research에 의해 처음 소개된 RAG는 현재 다양한 산업에서 생성형 AI 출력의 정확성과 관련성을 높이는 데 널리 사용되고 있습니다.
AI챗봇 전문 개발사 메이크봇은 이러한 RAG 기술을 활용하여 고객들에게 더욱 정확하고 시의적절한 응답을 제공하는 솔루션을 개발하고 있습니다. 실시간 데이터를 통합함으로써, RAG 모델은 AI를 더욱 맥락을 인식하도록 만들고, 단순히 일관된 응답을 넘어 최신 정보를 반영한 답변을 제공할 수 있게 합니다.
RAG 주요 구성 요소
RAG(검색 증강 생성)는 두 가지 유형의 데이터를 결합하여 언어 모델(LLM)을 향상시킵니다: 내부 세계 데이터(훈련에 사용된 책과 과학 논문 같은 대규모 텍스트 모음)와 외부 세계 데이터(최신 뉴스, 소셜 미디어, 최신 연구 등).
예를 들어, GPT-4의 내부 지식은 2023년 4월 이전의 데이터로 제한됩니다. RAG는 관련 외부 데이터를 검색함으로써 모델이 최신 정보를 유지할 수 있게 합니다.
- 검색 엔진: 사용자 쿼리를 처리하고 가장 관련성 높은 데이터를 찾습니다.
- 증강 엔진: 검색된 데이터를 LLM 프롬프트에 추가합니다.
- 생성 엔진: 내부 및 외부 데이터를 모두 사용하여 일관되고 정확한 응답을 생성합니다.
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생성형 AI에서 RAG 모델의 작동 방식 (예시 포함)
RAG 모델은 5단계 프로세스를 통해 언어 모델(LLM)을 더욱 정확하고 맥락을 이해하도록 만듭니다:
1단계
데이터 인덱싱 RAG의 데이터 인덱싱은 정보를 쉽게 찾을 수 있도록 도서관을 정리하는 것과 유사합니다. RAG는 세 가지 전략을 사용합니다: 검색 인덱싱은 정확한 단어 일치를 찾고, 벡터 인덱싱은 관련된 의미를 찾으며, 하이브리드 인덱싱은 더 나은 정확도를 위해 둘을 결합합니다.
이 프로세스는 AI가 최신 외부 데이터에 접근할 수 있게 하여 더 정확한 응답을 보장합니다.
2단계
입력 쿼리 처리 입력 쿼리 처리는 사용자의 질문을 인덱싱된 데이터와 호환되도록 정제합니다. 주요 용어에 초점을 맞춰 쿼리를 단순화합니다. 예를 들어, "미국 대통령은 누구인가요?"를 "대통령 미국"으로 바꿉니다.
인덱싱 유형에 따라 쿼리는 키워드 검색(검색 인덱싱)으로 유지되거나 의미를 나타내는 벡터(벡터 인덱싱)로 변환될 수 있습니다.
하이브리드 인덱싱은 가장 정확한 결과를 위해 두 방법을 혼합하여 RAG 모델이 관련 정보를 검색하도록 보장합니다.
3단계
검색 및 랭킹 쿼리 처리 후, RAG 모델은 인덱싱된 데이터를 검색하고 관련성에 따라 결과의 순위를 매깁니다. 이는 도서관에서 책을 찾는 것과 유사합니다. 쿼리는 인덱싱에 따라 정확한 단어나 관련된 의미와 대조됩니다.
TF-IDF와 BM25 같은 알고리즘은 용어 빈도와 문서 길이에 따라 문서의 순위를 매기고, 워드 임베딩과 코사인 유사도는 벡터 검색에서 단어의 의미를 포착합니다.
결과는 점수가 매겨지고 순위가 정해져, 가장 관련성 높은 데이터가 정확한 응답 생성에 사용되도록 합니다. 이는 검색 엔진이 상위 링크에 우선순위를 매기는 방식과 유사합니다.
4단계
프롬프트 증강을 통한 쿼리 향상 RAG 모델의 프롬프트 증강 단계에서는 검색된 최상의 데이터가 원래 질문에 추가되어 프롬프트를 향상시키고 대규모 언어 모델(LLM)에 더 많은 맥락을 제공합니다.
이는 전문가에게 질문을 하고 최신 연구를 제공하여 답변을 정제하는 것과 유사합니다.
검색 결과의 주요 세부 사항을 통합함으로써, LLM은 자체 지식과 최신 정보를 결합하여 더 정확하고 관련성 높은 응답을 생성합니다.
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5단계
응답 생성 RAG의 마지막 단계에서 대규모 언어 모델(LLM)은 증강된 프롬프트를 사용하여 응답을 생성합니다.
추가된 실제 세계 데이터를 통해 LLM은 내부 훈련뿐만 아니라 현재의 구체적인 정보로 풍부해진 근거 있는 답변을 만들어냅니다.
이러한 근거화는 응답이 정확하고 상세하도록 보장하며, AI의 언어 능력과 외부 데이터를 결합하여 고품질의 정확한 답변을 생성하는 RAG의 능력을 보여줍니다.
RAG vs. 미세 조정: 적절한 AI 맞춤화 접근 방식 선택
미세 조정이 특정 작업에 특화되도록 모델의 내부 가중치를 조정하는 반면, RAG는 이러한 복잡성을 건너뛰고 다양한 외부 소스에서 간단히 데이터를 가져옵니다.
미세 조정은 특수한 코드베이스와 같은 고유한 데이터셋을 다루는 조직에 이상적이지만, RAG는 실시간으로 데이터를 검색하여 즉각적인 관련성을 제공하는 더 간단한 대안을 제공합니다.
예를 들어, 한 회사는 내부 데이터베이스에서 맞춤형 출력을 생성하기 위해 RAG에 의존할 수 있지만, 미세 조정은 고도로 구체적인 작업이 정밀한 맞춤화를 요구할 때 더 적합합니다.
AI챗봇 전문 개발사 메이크봇은 고객의 요구에 따라 RAG와 미세 조정을 적절히 활용하여 최적의 AI 솔루션을 제공하고 있습니다. 🚀
미세 조정과 RAG가 정확도와 답변 유사성에 미치는 영향
개발자들은 일반적으로 두 가지 방법을 사용하여 독점적이고 도메인 특화된 데이터를 대규모 언어 모델(LLM)에 통합합니다: 외부 데이터를 프롬프트에 추가하는 검색 증강 생성(RAG)과 추가 지식을 모델 자체에 임베딩하는 미세 조정입니다.
이 연구는 Llama2-13B, GPT-3.5, GPT-4와 같은 모델을 사용하여 농업 데이터셋을 사례 연구로 두 접근 방식의 트레이드오프를 탐색합니다.
미세 조정은 모델 정확도를 6퍼센트 포인트(p.p.) 이상 증가시켰고, RAG는 추가로 5p.p.를 더했습니다. 또한, 미세 조정은 답변 유사성을 47%에서 72%로 향상시켰습니다. 이는이러한 방법들이 산업 특화 애플리케이션에 가진 잠재력을 잘 보여줍니다.
생성형 AI에서 맥락의 중요한 역할
맥락은 정확한 AI 출력을 생성하는 데 핵심적인 역할을 합니다. GitHub Copilot에서 사용되는 것과 같은 대규모 언어 모델(LLM)은 AI가 한 번에 처리할 수 있는 데이터의 양을 결정하는 맥락 창(context window)에 의존합니다.
예를 들어, GitHub Copilot의 독특한 Fill-in-the-Middle(FIM) 패러다임은 커서 전후의 코드를 모두 활용하여 더 일관된 제안을 생성합니다.
RAG는 여기에 추가적인 외부 데이터 소스를 통합함으로써 AI가 맥락적으로 풍부한 응답을 제공하는 데 도움을 줍니다.
AI챗봇 전문 개발사 메이크봇은 이러한 맥락의 중요성을 인식하고, RAG 기술을 활용하여 더욱 정확하고 맥락에 맞는 응답을 제공하는 AI 솔루션을 개발하고 있습니다. 🧠
생성형 AI에 대한 RAG의 혁신적 영향
RAG(검색 증강 생성)는 정확성과 관련성을 크게 향상시켜 생성형 AI를 혁신합니다.
연구에 따르면 RAG를 통합하면 모델 정확도를 추가로 5퍼센트 포인트 향상시킬 수 있으며, 모델의 미세 조정을 통해 정확도를 6퍼센트 포인트 이상 더 증가시킬 수 있습니다.
실시간 데이터를 AI 출력에 원활하게 통합함으로써, RAG는 응답이 시의적절할 뿐만 아니라 맥락적으로도 관련성이 있도록 보장합니다.
이러한 동적인 외부 정보와 정적인 모델 지식의 결합은 AI 시스템이 지속적으로 최신 인사이트를 제공할 수 있게 합니다. 이는 정확성과 즉시성이 의사 결정에 중요한 금융, 헬스케어, 고객 서비스와 같은 산업에서 특히 가치가 있습니다.
RAG 기술은 AI 챗봇의 성능을 크게 향상시킬 수 있는 혁신적인 접근 방식입니다. 메이크봇은 이러한 최신 기술을 적극적으로 도입하여 고객에게 더욱 정확하고 시의적절한 응답을 제공하는 AI 솔루션을 개발하고 있습니다. 💡
생성형 AI에서의 RAG 통합 및 개발에 관한 기술적 문의나 자세한 내용은 메이크봇(Makebot.ai)에 문의해 주시기 바랍니다. 저희 전문가 팀이 귀하의 비즈니스에 맞는 최적의 AI 솔루션을 제안해 드리겠습니다. 함께 AI의 미래를 만들어가요! 🚀
