AI 상식] RAG(Retrieval-Augmented Generation) 는 무엇인가?

* 이 글은 Chat GPT를 이용하여 작성하였으며, 블로그 게시를 위하여 편집하였습니다. 

 

Prompt: RAG에 대하여 알려줘

 

Answer: 

RAG는 "Retrieval-Augmented Generation"의 약자로, 자연어 처리(NLP) 분야에서 사용되는 최신 기술입니다. 이 접근법은 생성적 모델과 검색 시스템을 결합하여 더 나은 성능을 제공합니다. RAG는 주로 언어 모델이 긴 문서나 대용량 데이터베이스에서 직접 답변을 생성해야 할 때 유용합니다.

RAG의 주요 구성 요소는 다음과 같습니다:

1. 검색기 (Retriever):
   • 주어진 쿼리에 대해 관련 문서를 데이터베이스에서 검색합니다.
   • 일반적으로 BERT 또는 다른 유사한 모델을 사용하여 문서의 임베딩을 생성하고, 이를 바탕으로 가장 관련성이 높은 문서를 찾습니다.
2. 생성기 (Generator):
   • 검색기로부터 받은 관련 문서를 바탕으로 최종 답변을 생성합니다.
   • 주로 GPT-3와 같은 대형 언어 모델을 사용하여 자연스러운 문장을 생성합니다.

RAG의 작동 방식

1. 쿼리 입력: 사용자가 질문을 입력합니다.
2. 문서 검색: 검색기가 쿼리를 바탕으로 데이터베이스에서 관련 문서를 검색합니다.
3. 답변 생성: 생성기가 검색된 문서를 바탕으로 최종 답변을 생성합니다.

장점

• 효율성: 방대한 데이터베이스에서 관련 정보를 빠르게 검색하고, 이를 바탕으로 답변을 생성하므로 높은 효율성을 가집니다.
• 정확성: 검색된 관련 문서를 바탕으로 답변을 생성하므로, 단순 생성 모델보다 정확한 답변을 제공할 수 있습니다.
• 적응성: 다양한 도메인과 상황에 적응할 수 있으며, 특정 분야에 대한 지식을 쉽게 확장할 수 있습니다.

응용 분야

• QA 시스템: 고객 서비스, 의료 상담 등에서 사용자 질문에 대한 정확한 답변을 제공할 때 사용됩니다.
• 지식 기반 생성: 대규모 데이터베이스에서 정보를 추출하여 요약하거나 새로운 문서를 생성하는 데 유용합니다.
• 교육 및 연구: 학생들과 연구원들이 필요한 정보를 빠르게 찾고, 이를 바탕으로 논문이나 리포트를 작성하는 데 도움을 줍니다.

RAG는 검색과 생성을 결합한 강력한 기술로, 다양한 분야에서 활용될 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.