RAG (Retrieval-Augmented Generation)

RAG(Retrieval-Augmented Generation) 모델은 Facebook AI Research (FAIR)에서 2020년에 처음 제안했다. Facebook AI 팀은 생성 기반 모델의 한계를 보완하기 위해, 외부 데이터를 실시간으로 검색하고 이를 바탕으로 더욱 정확한 답변을 생성할 수 있도록 하기 위해 RAG를 개발했다. 이 연구는 특히 GPT-3와 같은 대형 언어 모델들이 훈련된 데이터에 의존해 답변을 생성하는 방식을 개선하고자 했다.

FAIR 팀이 발표한 논문에서는 RAG의 구조와 효율성을 설명하며, RAG가 대규모 언어 모델이 직면하는 몇 가지 문제(예: 최신 정보에 대한 접근 부족, 고정된 지식 문제)를 해결할 수 있는 방법으로 제안되었다.

 

RAG는 인공지능 모델, 특히 자연어 처리(NLP) 분야에서 사용되는 새로운 접근 방식 중 하나로, 생성 모델(Generation Model)과 검색 모델(Retrieval Model)을 결합한 기술이다. 이는 인공지능이 고정된 데이터베이스나 지식에만 의존하는 것이 아니라, 외부 데이터를 실시간으로 검색하여 답변을 생성할 수 있도록 도와준다. 

1. 구성 요소

RAG는 크게 두 가지 구성 요소로 이루어진다.

• 검색 모델(Retrieval Model): 이 모델은 외부 데이터베이스나 문서로부터 관련 있는 정보를 검색해온다. 일반적으로 BERT와 같은 사전 훈련된 언어 모델이 사용되며, 입력된 질문과 가장 관련이 있는 문서를 검색하는 역할을 한다.
• 생성 모델(Generation Model): GPT 또는 T5와 같은 생성 기반 모델을 사용하여, 검색된 정보를 바탕으로 문장을 생성한다. 생성 모델은 검색 모델이 제공한 관련 정보를 바탕으로 더욱 정교하고 맥락에 맞는 답변을 생성할 수 있다.

2. 작동 방식

RAG는 다음과 같은 단계로 작동한다.

1. 질문 입력: 사용자가 질문을 입력하면, 이 질문은 RAG 시스템에 전달된다.
2. 정보 검색: 검색 모델은 입력된 질문과 관련된 문서나 텍스트 데이터를 외부 데이터베이스에서 검색한다. 검색 모델은 질문의 핵심 키워드를 바탕으로 가장 적절한 문서나 정보를 선택한다.
3. 정보 활용: 검색된 정보는 생성 모델에 입력값으로 제공된다. 생성 모델은 검색된 정보와 함께 질문을 바탕으로 최종 답변을 생성한다.
4. 답변 생성: 생성 모델은 검색된 정보와 함께 문맥에 맞는 답변을 생성하여 사용자에게 제공한다. 이렇게 하면 모델은 고정된 데이터에만 의존하는 대신, 더욱 실시간적이고 관련성 높은 정보를 바탕으로 답변할 수 있다.

3. RAG의 장점

• 실시간 정보 활용: 기존의 AI 모델은 사전 훈련된 데이터에 의존하지만, RAG는 실시간으로 정보를 검색하여 최신 정보나 특정 도메인에서 발생하는 새로운 정보를 활용할 수 있다.
• 대규모 데이터 처리: RAG는 방대한 데이터베이스에서 관련 정보를 빠르게 검색할 수 있어, 정교한 답변을 제공하는 데 유리하다.
• 높은 정확도: 생성 모델만 사용한 시스템보다 검색 모델이 제공하는 관련 문서를 기반으로 답변을 생성하므로, 정확도가 향상된다.

4. 사용 사례

RAG는 다양한 분야에서 활용될 수 있다.

• 질문 답변 시스템(Q&A): 사용자가 질문을 하면, 관련 정보를 검색하고 답변을 제공하는 데 적합하다.
• 챗봇: 사용자가 요구하는 정보를 실시간으로 검색하고 응답할 수 있다.
• 도메인 특화 지식 제공: 특정 산업이나 분야에서 사용자가 질문할 때, 해당 도메인에 대한 최신 정보를 기반으로 답변을 생성할 수 있다.

5. 기술적 도전 과제

• 검색 품질: 검색 모델이 항상 가장 관련성 높은 정보를 찾는 것은 아닐 수 있으므로, 검색 품질을 높이는 것이 중요한 과제이다.
• 정보의 일관성: 검색된 정보가 일관성 있는지, 그리고 생성된 답변이 문맥에 맞는지 확인하는 것도 도전 과제이다.

이처럼 RAG는 검색과 생성의 장점을 결합하여 더 정확하고 유용한 답변을 생성하는 기술이다.