RAG (검색 증강 생성) 란? 챗GPT의 한계를 극복하는 혁신적인 AI 기술
최신 뉴스에 대해 물어보면 예전의 정보로 답변하는 챗GPT. 이러한 경험은 현재 AI 기술의 한계를 명확하게 보여줍니다. 대규모 언어 모델(LLM)의 사전 학습 된 고정된 지식으로는 빠르게 변화하는 세상을 따라잡기 어렵습니다. 이는 단순한 불편함을 넘어 잘못된 의사결정으로 이어질 수 있는 심각한 문제입니다.
RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 이러한 AI의 한계를 극복하는 혁신적인 해결책입니다. 외부 데이터를 실시간으로 참조하여 항상 최신의, 정확한 정보로 답변을 생성합니다. 이를 통해 AI는 최신 트렌드를 반영하고, 특정 분야의 전문 지식을 제공할 수 있게 됩니다.
1. RAG (검색 증강 생성) 란?
RAG는 'Retrieval-Augmented Generation'의 약자로, '검색 증강 생성'이라고 번역할 수 있습니다. 이 기술은 기존의 생성형 AI 모델에 실시간 정보 검색 능력을 결합한 혁신적인 접근 방식입니다.
RAG의 핵심 아이디어는 간단합니다: 사용자의 질문에 답변할 때, 시스템은 먼저 관련된 정보를 검색하고, 이를 LLM에 제공하여 보다 정확하고 최신의 답변을 생성하게 하는 것입니다. 이는 LLM의 고정된 지식만을 사용하는 것보다 훨씬 유연하고 강력한 접근 방식입니다.
이 과정을 통해 RAG는 AI 모델의 기존 지식과 최신 외부 정보를 효과적으로 결합하여, 더욱 정확하고 시의적절한 답변을 제공할 수 있게 됩니다.
2. 챗GPT의 한계와 RAG의 해결책
챗GPT의 한계
- 고정된 지식: 챗GPT의 지식은 학습 데이터의 기준 시점에 고정되어 있어, 최신 정보를 반영하지 못합니다.
- 한정된 도메인 지식: 특정 분야의 깊이 있는 전문 지식을 제공하는 데 한계가 있습니다.
- 맥락 이해의 한계: 사용자의 특정 상황이나 맥락을 완벽히 이해하고 반영하기 어렵습니다.
- 환각(Hallucination): 잘못된 정보를 사실인 것처럼 제시하는 경우가 있습니다.
RAG의 해결책
- 최신 정보 접근: 실시간으로 외부 데이터베이스를 검색하여 항상 최신 정보를 반영할 수 있습니다.
- 전문 지식 강화: 특정 도메인의 전문 데이터베이스를 연결하여 깊이 있는 전문 지식을 제공할 수 있습니다.
- 맥락 인식 향상: 사용자의 질문과 관련된 구체적인 정보를 검색하여 더 정확한 맥락 이해가 가능합니다.
- 정보의 신뢰성 향상: 검색된 실제 데이터를 바탕으로 답변을 생성하므로 환각 현상을 크게 줄일 수 있습니다.
3. RAG의 작동 원리
RAG 시스템의 작동 과정은 크게 세 단계로 나눌 수 있습니다:
1) 색인 작업 (Indexing)
먼저, 다양한 외부 데이터 소스(예: 코드 파일, PDF, 텍스트 문서, 이미지, 스프레드시트, JSON, URLs 등)에서 정보를 추출합니다. 이 단계는 데이터 로딩, 데이터 분할, 임베딩 생성, 그리고 저장의 4단계로 이루어집니다.
- 로드 (Load): 다양한 포맷의 데이터를 로드합니다. 이 과정에서 HTML, PDF, 텍스트, 이미지, 표 등의 형식을 지원하며, JSON과 URL도 포함됩니다.
- 분할 (Split): 로드된 데이터를 관리하기 쉽게 작은 단위로 분할합니다. 이를 통해 후속 작업의 효율성을 높입니다.
- 임베딩 (Embed): 분할된 데이터를 벡터 형태로 변환합니다. 임베딩은 데이터의 의미를 벡터 공간에서 표현하는 방식으로, 유사도 계산 등에 사용됩니다.
- 저장 (Store): 생성된 임베딩을 데이터베이스나 벡터 스토어에 저장합니다. 이를 통해 추후 검색 작업이 가능해집니다.
이 과정을 통해 외부 데이터는 검색 가능한 벡터 형태로 변환됩니다.
2) 검색 (Retrieval)
사용자가 질문을 입력하면, RAG 시스템은 질문의 의미를 분석하여 가장 관련성 높은 정보를 색인에서 검색합니다.
- 질문 분석 (Question Analysis): 사용자의 질문을 벡터 형태로 변환합니다.
- 검색 (Retrieve): 변환된 질문 벡터를 기반으로, 저장된 임베딩 중 관련성 높은 임베딩을 검색합니다. 이 과정에서 유사도 계산이 사용됩니다.
검색된 정보는 질문과 가장 관련성이 높은 데이터로, 이 정보가 다음 단계에서 사용됩니다.