1. 정의: RAG
RAG란 Retrieval-Augmented Generation, 즉 검색 증강 세대 기술의 약자입니다. 대규모 언어 모델(LLM)과 외부 지식 기반을 결합하여 모델이 응답을 생성하기 전에 관련 정보를 검색할 수 있도록 하는 AI 모델 아키텍처입니다.
2.
- RAG의 워크플로 인덱싱 단계: 텍스트 또는 문서를 벡터 표현으로 변환하여 벡터 데이터베이스에 저장합니다.
- 검색 단계: 사용자가 질문을 하면 시스템은 쿼리를 벡터로 변환하고 데이터베이스에서 관련 콘텐츠를 검색합니다.
- 향상 단계: 검색된 정보를 생성된 컨텍스트로 프롬프트에 접합합니다.
- 생성 단계: 언어 모델은 원시 훈련 데이터와 검색된 컨텍스트를 기반으로 응답을 생성합니다.
3. RAG의 주요 장점은
- "환각"을 줄이는 것입니다: 외부의 신뢰할 수 있는 정보를 인용할 수 있고 모델에서 생성된 답변을 더 신뢰할 수 있습니다.
- 즉각적인 지식 업데이트: 빈번한 재교육 없이 새로운 정보를 신속하게 보완합니다.
- 맞춤형 애플리케이션 지원: 회사의 내부 문서 라이브러리에 연결하여 도메인 작업에 대한 높은 정확도의 출력을 제공할 수 있습니다.
4. 일반적인 적용
- 시나리오 기업 고객 서비스 로봇은 회사의 문서 시스템에 액세스하여 정확한 정책 답변을 제공합니다.
- 지식 퀴즈 시스템은 업계 보고서, 규정, 사용 설명서 및 기타 데이터를 호출하여 답변을 생성합니다.
- 교육 플랫폼은 최신 정보를 검색하고 정확한 답변을 생성합니다.
5. 결론
RAG는 LLM이 외부 지식 기반을 사용하여 실시간으로 정보를 보완하여 답변을 보다 정확하고 추적 가능하며 적응 가능하게 만드는 생성 방법입니다. 기업이 AI 서비스를 맞춤화하는 중요한 기술 솔루션이 되었습니다.
