RAG

RAG(Retrieval-Augmented Generation)은 LLM(대형 언어 모델)의 성능을 데이터베이스 검색을 통해 향상시키는 기술이다. 검색증강생성이라고 한다. 모델이 특정 문서 집합을 참조하여 사용자 쿼리에 응답하도록 LLM과의 상호작용을 조정하며, 모델이 자체적으로 학습한 방대한 정적 데이터보다 이러한 참조 정보를 우선적으로 사용하도록 한다. 이를 통해 LLM은 도메인별로 특화된 정보나 최신 정보를 활용할 수 있게 된다.

상세

RAG는 LLM의 한계를 극복하기 위해 개발된 자연어 처리 기술이다. LLM은 방대한 양의 데이터를 기반으로 학습하여 다양한 작업에서 뛰어난 성능을 발휘하지만, 학습 데이터에 없는 최신 정보나 특정 도메인 지식을 반영하는 데는 한계가 있다. RAG는 이러한 한계를 보완하기 위해 LLM이 외부의 신뢰할 수 있는 지식 베이스나 데이터베이스에서 필요한 정보를 실시간으로 검색한 후, 이를 바탕으로 보다 정확하고 관련성 높은 응답을 생성할 수 있도록 돕는다. RAG는 기본적으로 지식 검색과 언어 생성을 결합한 프레임워크로, LLM의 결과물을 개선하기 위해 LLM 자체를 재교육할 필요 없이 최신 정보나 특정 도메인 정보를 활용할 수 있다. 이는 특정 산업 또는 조직의 내부 지식 기반, 기밀 문서, 또는 최신 뉴스와 같은 외부 데이터를 포함할 수 있으며, 이러한 정보를 통해 생성형 AI 시스템의 정확성, 신뢰성, 그리고 시의성을 높이는 데 기여한다.

예를 들어, 특정 스포츠 리그의 최신 경기 결과나 특정 분야의 전문 정보를 제공할 때, RAG는 기존의 정적인 LLM 모델과 달리 실시간으로 최신 데이터를 검색하여 반영할 수 있다. 이로 인해 LLM의 환각 현상을 방지하고, 더 나은 품질의 응답을 생성할 수 있게 된다. RAG는 또한 프라이빗 또는 독점 데이터 소스를 활용해 생성형 AI 모델의 출력을 최적화하고, 시맨틱 검색이나 하이브리드 검색 같은 방법을 통해 사용자 의도에 부합하는 결과를 제공하는 데 유용하다. RAG는 패트릭 루이스(Patrick Lewis)와 페이스북 AI 리서치(Facebook AI Research) 팀이 2020년에 발표한 논문에서 처음 제안된 이후, 학계와 산업계에서 큰 주목을 받으며 다양한 응용 분야에서 채택되고 있다. RAG의 도입으로 인해 기업들은 LLM을 미세조정하는 데 필요한 시간과 비용을 절감하면서도, 더욱 정확하고 전문적인 AI 응답을 제공할 수 있는 방법을 얻게 되었다.

이론적 배경

RAG의 개념은 두 가지 서로 다른 기술의 결합에서 출발한다. 정보 검색(Information Retrieval, IR)과 생성형 AI 모델(Generative AI)이다. 이 두 가지 기술을 결합한 것이 바로 RAG다. 정보 검색 기술로 외부에서 최신 정보를 가져오고, 그 정보를 바탕으로 생성형 AI가 자연스럽고 유창한 텍스트를 생성하는 구조다.

정보 검색의 진화

정보 검색의 역사는 인터넷이 출현하면서 급격히 발전했다. 초기의 검색 시스템은 사용자가 입력한 쿼리와 미리 수집된 문서의 텍스트를 비교해 가장 관련성이 높은 결과를 제공하는 방식이었다. 전통적인 정보 검색 시스템의 알고리즘은 주로 TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)나 BM25 같은 단순한 통계적 방법을 사용했다. 이러한 방법은 문서에서 특정 단어의 빈도를 측정하여 해당 문서가 쿼리와 얼마나 관련이 있는지 판단하는 방식이다.

그러나 이 방식은 문맥적 의미를 고려하지 못해 정확도가 낮았고, 특히 사용자가 복잡한 질문을 입력했을 때는 원하는 정보를 찾기 어려웠다. 이러한 문제를 해결하기 위해 딥러닝 기술이 도입되었고, 특히 문서와 쿼리를 같은 임베딩(Embedding) 공간에서 비교하는 Dense Retrieval 모델들이 등장했다. 이 모델은 문서와 쿼리의 의미적 유사성을 계산해 더 정확한 검색 결과를 제공할 수 있게 되었다.

생성형 AI 모델의 발전

언어 모델의 발전은 RAG의 다른 한 축을 형성한다. 특히, GPT와 같은 트랜스포머(Transformer) 기반 모델은 텍스트 생성을 위한 혁신적인 기법으로 자리잡았다. 대규모 데이터셋을 학습하여 인간과 유사한 텍스트를 생성하는 능력을 갖춘 이 모델들은 번역, 요약, 질문 응답 등의 다양한 작업에서 탁월한 성능을 보였다. 그러나 이들 모델의 한계는 최신 정보나 학습 데이터에 포함되지 않은 지식에 대해 제대로 대응하지 못한다는 점이다.

특징

LLM의 단점 개선

RAG는 LLM의 한계를 극복하고자 등장한 기술로, 자연어 처리와 인공지능 분야에서 중요한 역할을 하고 있다. LLM은 지능형 챗봇 및 기타 자연어 처리 애플리케이션의 핵심 기술이지만, 정적인 훈련 데이터에 의존하는 특성상 최신 정보나 특정 도메인에 대한 정확한 답변을 제공하는 데 한계가 있다. LLM은 때때로 허위 정보를 생성하거나, 오래되었거나 일반적인 정보를 제공하며, 신뢰할 수 없는 출처를 참조하거나, 용어 혼동으로 인해 부정확한 응답을 할 수 있다. 이러한 문제는 사용자 신뢰에 부정적인 영향을 미치며, LLM 기반 챗봇이 신뢰할 수 없는 정보로 사용자를 혼란스럽게 할 수 있다.

이러한 문제를 해결하기 위해 RAG는 LLM이 신뢰할 수 있는 외부 지식 출처에서 실시간으로 정보를 검색하고, 이를 바탕으로 보다 정확하고 관련성 높은 답변을 생성할 수 있도록 돕는다. RAG의 도입 배경에는 초기 질의응답 시스템의 한계, 비정형 텍스트 데이터의 폭발적 증가, 사전 학습된 언어 모델의 발전, 실시간 정보 제공에 대한 사용자의 요구 증대, 그리고 지식 검색과 답변 생성의 통합 필요성 등이 있다.

초기의 질의응답 시스템은 제한된 도메인의 구조화된 데이터만을 활용했기 때문에 주제와 질문의 범위가 한정적이었다. 반면, 인터넷과 디지털 기기의 발달로 비정형 텍스트 데이터가 기하급수적으로 증가하면서, 이러한 데이터를 활용할 수 있는 새로운 접근 방식이 필요하게 되었다. 버트(BERT)와 GPT 같은 사전 학습된 대규모 언어 모델이 등장하면서, 자연어 처리 분야는 급격히 발전하였고, 이 모델들은 방대한 텍스트 데이터로부터 언어의 구조와 의미를 학습해 보다 자연스럽고 문맥을 고려한 답변 생성을 가능하게 했다.

또한, 사용자가 실시간으로 정보를 제공받고자 하는 요구가 증가하면서, 보다 지능적이고 실시간 정보를 제공할 수 있는 질의응답 시스템의 필요성이 대두되었다. 기존 시스템은 지식 검색과 답변 생성을 별도로 처리하는 경우가 많아 정합성이 떨어지는 문제가 있었으나, RAG는 이 두 과정을 통합하여 보다 정확한 답변을 제공할 수 있는 프레임워크를 제공한다.

결론적으로, RAG는 LLM의 한계를 보완하고 사용자의 다양한 정보 요구를 충족시키며, 인간과 자연스럽게 상호작용할 수 있는 지능형 대화 시스템의 발전에 중요한 기여를 하고 있다. RAG는 신뢰할 수 있는 지식 출처를 기반으로 LLM의 답변 품질을 향상시키며, 사용자 경험을 보다 직관적이고 정확하게 개선할 수 있는 중요한 기술로 자리잡고 있다.

기술적 메커니즘

RAG는 두 단계로 작동한다. 검색(Retrieval)과 생성(Generation)이다.

정보 검색

RAG의 첫 번째 단계인 정보 검색은 사용자의 질문이나 입력 텍스트에 기반해 관련 문서를 찾는 과정이다. 이때 중요한 점은 단순한 키워드 기반 검색이 아니라 문맥적 유사성을 바탕으로 한 검색이 이루어진다는 것이다. 이를 위해 DPR(Dense Passage Retrieval) 같은 딥러닝 기반 검색 모델이 사용된다. 여기서 DPR은 쿼리와 문서를 각각 임베딩 벡터로 변환하고, 이 벡터 간의 유사도를 측정하여 관련성이 높은 문서를 검색하는 방식이다. 전통적인 BM25 같은 검색 방법이 단순히 텍스트 상의 단어 빈도를 고려하는 반면, DPR은 문서의 의미적 유사성을 바탕으로 검색 결과를 도출한다. DPR 외에도 여러 종류의 최신 검색 기법이 사용되는데, 예를 들어 버트(BERT) 기반 검색 모델은 문장의 의미적 유사성을 더 깊이 이해하는 데 도움을 준다.

텍스트 생성

검색된 문서들을 바탕으로 언어 모델이 텍스트를 생성하는 단계다. 이때 검색된 정보는 언어 모델의 입력으로 제공되며, 모델은 그 정보를 바탕으로 질문에 맞는 답변을 생성한다. GPT 같은 모델은 다중턴 대화나 복잡한 질문에 대한 답을 자연스럽게 생성할 수 있다. 예를 들어, "지구온난화의 주요 원인은 무엇인가?"라는 질문에 대해 RAG는 먼저 관련된 논문이나 기사를 검색하고, 그 자료를 바탕으로 지구온난화의 과학적 근거와 주요 요인에 대한 답변을 생성할 수 있다. 이때 중요한 것은 검색된 정보가 실제 답변의 생성 과정에 직접 반영된다는 것이다. 단순히 문서를 나열하는 것에서 끝나지 않고, 검색된 정보를 이해하고, 그것을 맥락에 맞게 결합하여 새로운 답변을 생성한다는 점에서 기존의 단순한 검색과 차별화된다.

작동방식

RAG는 검색과 생성이 결합된 다단계 프로세스로, LLM이 보다 정확하고 맥락에 맞는 응답을 생성할 수 있도록 돕는다. RAG의 작동 방식은 크게 다섯 가지 주요 단계로 구성된다.

1. 외부 데이터 생성 및 저장 : RAG 시스템은 정형 데이터베이스, 비정형 문서(PDF, 블로그, 뉴스피드 등), 고객 서비스 채팅 기록과 같은 다양한 데이터 소스로부터 새로운 데이터를 수집한다. 이 외부 데이터는 LLM의 원래 학습 데이터와는 별개로 취급되며, 임베딩 언어 모델이라는 AI 기법을 통해 수치화된 벡터로 변환된다. 이러한 벡터들은 벡터 데이터베이스에 저장되어, RAG 시스템이 필요할 때 빠르게 검색할 수 있는 지식 라이브러리를 형성한다.
2. 관련 정보 검색 : 사용자가 LLM에 질문을 하면, 이 쿼리는 먼저 임베딩 모델을 통해 숫자 형식(벡터)으로 변환된다. 그런 다음, 변환된 벡터는 벡터 데이터베이스에 저장된 지식 벡터들과 비교된다. 관련성이 높은 벡터들이 검색되면, 이들에 해당하는 데이터를 가져와 사람이 읽을 수 있는 언어로 변환한다. RAG 시스템은 검색된 정보 중에서 입력 쿼리와 가장 관련성이 높은 항목들을 순위화하여 선택한다.
3. LLM 프롬프트 확장 : RAG는 검색된 정보를 기반으로 사용자 쿼리를 보강하여 LLM에 전달한다. 이 단계에서는 신속한 엔지니어링 기술을 사용해 검색된 데이터를 프롬프트에 추가하고, 이를 통해 LLM이 보다 정확하고 맥락에 맞는 응답을 생성할 수 있도록 한다. LLM은 단순히 훈련된 데이터만을 활용하는 것이 아니라, 실시간으로 검색된 최신 정보를 반영하여 답변을 생성하게 된다.
4. 외부 데이터 업데이트 : 외부 데이터는 시간이 지남에 따라 오래될 수 있기 때문에, RAG 시스템은 최신 정보를 유지하기 위해 데이터를 정기적으로 업데이트한다. 이를 통해 문서와 그에 대응하는 임베딩 표현이 최신 상태로 유지되며, 필요한 경우 실시간으로 업데이트가 이루어질 수 있다. 이러한 데이터 관리 과정은 자동화된 실시간 프로세스나 주기적 배치 처리 방식으로 수행된다.
5. 결합 및 최종 응답 생성 : 마지막 단계에서 LLM은 검색된 정보를 바탕으로 응답을 생성한다. 이때 생성된 응답은 문법적 정확성과 일관성을 유지하며, 필요에 따라 후처리 단계를 거친다. 최종적으로, LLM은 검색된 정보와 자체 생성한 응답을 결합하여 사용자에게 최종 답변을 제공한다. RAG 시스템은 응답 생성 과정에서 참조된 소스를 인용함으로써, 응답의 신뢰성을 높인다.

이점

RAG가 제공하는 가장 큰 이점은 대규모 언어 모델의 한계를 보완한다는 것이다. GPT-3, GPT-4 같은 모델은 훈련 데이터에 의존하기 때문에 최신 정보나 훈련 시점 이후의 데이터에 대해 정확한 답을 제공하지 못한다. 그러나 RAG는 실시간 검색을 통해 최신 정보를 반영할 수 있다. 또한, 생성형 모델의 경우 허위 정보를 생성할 가능성이 높은데, RAG는 외부의 정확한 출처를 바탕으로 텍스트를 생성하므로, 이러한 문제를 줄일 수 있다.

• 비용 효율성 : RAG는 LLM에 새로운 데이터를 도입하는 비용 효율적인 접근 방식을 제공한다. 기존의 LLM을 도메인별로 재훈련하는 데는 높은 계산 비용과 자원이 필요하지만, RAG를 사용하면 외부 데이터 소스를 활용하여 필요한 정보를 실시간으로 제공할 수 있다. 이는 고가의 GPU나 방대한 양의 데이터를 사용하지 않고도 맞춤형 언어 모델을 개발하고 활용할 수 있는 방법을 제시한다.
• 최신 정보 제공 : LLM은 훈련된 시점 이후의 데이터를 반영하지 못하는 한계가 있지만, RAG를 활용하면 최신 정보를 지속적으로 제공할 수 있다. RAG는 외부 소스에서 실시간으로 데이터를 검색하고 이를 기반으로 응답을 생성하므로, 최신 연구, 통계, 뉴스 등의 정보를 사용자가 즉시 확인할 수 있다. 이를 통해 모델이 항상 최신의, 관련성 높은 정보를 제공할 수 있다.
• 사용자 신뢰 강화 : RAG는 LLM이 생성한 응답에 외부 소스를 인용하여 신뢰성을 높인다. 사용자는 제공된 소스를 직접 확인할 수 있어, AI의 응답에 대한 신뢰가 강화된다. 또한, 이 접근 방식은 잘못된 정보나 편향된 데이터를 수정하거나 삭제하는 데 용이하다. 이는 LLM이 환각(hallucination) 현상을 줄이고 보다 정확한 응답을 제공할 수 있도록 돕는다.
• 개발자 제어 및 유연성 : RAG는 개발자가 LLM의 정보 소스를 보다 효율적으로 제어하고 변경할 수 있도록 한다. 이를 통해 다양한 도메인에 걸쳐 챗봇이나 대화형 에이전트의 성능을 개선할 수 있다. 또한, 민감한 정보에 대한 접근을 제한하거나 특정 문서에 대해 보안 권한을 설정할 수 있는 기능도 제공하여, 조직의 요구에 맞는 보다 정교한 AI 시스템을 구축할 수 있다.
• 내부 및 외부 리소스의 결합 : RAG는 LLM의 내재된 지식과 외부 소스를 결합하여, 보다 정확하고 신뢰성 높은 응답을 생성할 수 있다. 이를 통해 LLM의 한계를 보완하고, 복잡한 쿼리에도 정확하게 대응할 수 있다. 특히, RAG는 맞춤형 데이터에 접근할 수 있는 기능을 제공하여, 더 개인화된 답변을 생성할 수 있도록 돕는다.
• 다재다능한 응용 : RAG는 다양한 자연어 처리 작업에 적용될 수 있는 다재다능한 기술이다. 대화 시스템, 콘텐츠 생성, 정보 검색 등 다양한 분야에서 활용 가능하며, 이를 통해 기존의 스크립트 기반 응답보다 더 정교하고 개인화된 경험을 제공할 수 있다. 이 외에도, 검증된 외부 소스를 활용함으로써 AI 응답의 편향을 줄이는 데 기여할 수 있다.

응용 분야

RAG는 다양한 산업과 분야에서 응용될 수 있다. 특히 정보의 최신성과 정확성이 중요한 분야에서 RAG는 매우 유용하다.

• 의료 분야 : 의료 분야에서 RAG는 최신 연구 결과, 임상 가이드라인, 약물 정보 등을 검색하여 의사나 환자에게 신속하고 정확한 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 의사가 새로운 치료법이나 약물에 대한 최신 연구 결과를 필요로 할 때, RAG는 관련 논문과 연구 데이터를 실시간으로 검색해 답변을 제공할 수 있다. 또한, 환자가 특정 질병에 대해 질문할 때 최신 치료법이나 진단 기준에 기반한 답변을 생성할 수 있다.
• 법률 분야 : 법률은 시간이 지남에 따라 법령과 판례가 변경되거나 추가되기 때문에, 최신 법률 정보의 접근이 매우 중요하다. RAG는 법률 전문가가 최신 판례, 법령 변경 사항 등을 신속하게 찾고, 이를 바탕으로 정확한 법적 조언을 제공하는 데 사용할 수 있다. 예를 들어, 변호사가 특정 법적 사례에 대해 질문할 때, RAG는 관련 판례와 법적 해석을 검색해 신속하고 정교한 답변을 생성할 수 있다.
• 고객 서비스 : 기업의 고객 서비스 부서는 매일 수많은 고객 문의에 대응해야 한다. 이때 RAG는 자주 묻는 질문(FAQ)뿐만 아니라, 특정 제품이나 서비스에 대한 최신 정보를 실시간으로 검색하고 고객에게 맞춤형 답변을 제공할 수 있다. 예를 들어, 고객이 특정 제품의 기능에 대해 질문할 때, RAG는 제품 설명서나 고객 리뷰를 검색해 해당 기능에 대한 정확한 정보를 제공할 수 있다.
• 교육 및 연구 : RAG는 연구자나 학생들이 특정 주제에 대해 더 깊이 있는 답변을 얻는 데도 유용하다. 예를 들어, 학생이 특정 역사적 사건에 대해 질문할 때, RAG는 관련 서적이나 논문을 검색하고, 그 자료들을 종합해 상세한 답변을 생성할 수 있다. 이는 교육 과정에서 매우 유용하며, 특히 복잡한 주제에 대해 정확하고 깊이 있는 정보를 제공할 수 있다.

한계 및 도전 과정

RAG는 뛰어난 잠재력을 가지고 있지만, 여전히 해결해야 할 기술적 도전 과제들이 있다.

• 검색된 정보의 신뢰성 : RAG는 외부 데이터베이스에서 검색된 정보를 바탕으로 텍스트를 생성한다. 하지만, 검색된 정보의 신뢰성은 항상 보장되지 않을 수 있다. 만약 검색된 문서가 잘못된 정보를 포함하고 있다면, 생성된 답변 역시 잘못된 정보를 포함할 가능성이 있다. 이를 방지하기 위해 신뢰할 수 있는 출처를 엄선하는 검색 알고리즘의 개발이 필요하다.
• 정보 과부하 : RAG는 다량의 문서를 검색하고, 그 정보를 종합해 답변을 생성하는 구조다. 그러나 너무 많은 정보가 검색될 경우, 실제로 답변에 필요한 핵심 정보를 선택하는 과정이 복잡해질 수 있다. 이는 답변의 품질에 영향을 미칠 수 있으며, 검색된 정보가 너무 많으면 중요한 정보를 놓칠 위험도 있다.
• 정확한 문맥 해석 : 검색된 정보를 바탕으로 답변을 생성하는 과정에서 문맥을 정확하게 해석하는 것이 중요하다. 잘못된 문맥 해석은 부적절한 답변을 초래할 수 있다. 예를 들어, 특정 의학적 질병에 대해 문서에서 검색된 정보가 여러 가지 치료법을 제시할 때, RAG는 그중에서 가장 적합한 치료법을 정확하게 선택해야 한다.

참고자료

• 〈검색 증강 생성(RAG)이란 무엇인가요?〉, 《AWS》
• Alan Zeichick, 〈검색 증강 생성(RAG)이란 무엇인가요?〉, 《오라클》, 2023-09-19
• 정한영 기자, 〈(AI 리뷰) 생성 AI 모델, 정확성과 신뢰성 향상시키는 '검색 증강 생성(RAG)'은 무엇인가?〉, 《인공지능신문》, 2023-11-19
• 〈LLM, RAG, 그리고 AI 에이전트 :: 왜 이 세 가지가 모두 필요한가요?〉, 《스켈터랩스》, 2024-05-20
• 박성돈, 〈RAG(검색 증강 생성)란? – LLM 단점을 보완하는 기술〉, 《모두의연구소》, 2024-05-07
• SUPERB AI, 〈생성형 AI를 똑똑하게 해주는 검색증강생성(RAG)란?〉, 《슈퍼비AI》, 2024-05-07
• 〈검색 증강 생성(RAG)이란?〉, 《엘라스틱》
• Lucas Mearian, 〈생성형 AI를 더 쓸모있게··· ‘RAG’ 따라잡기〉, 《CIO코리아》, 2024-02-22
• 이승우 기자, 〈테크 업체에 떨어진 특명…“AI의 거짓말을 막아라”〉, 《한국경제》, 2024-04-05
• Pangyoalto, 〈RAG의 짧은 역사 훑어보기(첫 논문부터 최근 동향까지)〉, 《미디엄》, 2024-05-11
• CLOVA Studio 운영자, 〈(1부) RAG란 무엇인가〉, 《네이버 클라우드 플랫폼》, 2024-04-25

같이 보기

• 인공지능
• LLM

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