검색 증강 생성 (RAG) 이란 무엇입니까?심층 분석

최근 몇 년 동안 인공 지능 (AI) 산업은 크게 발전했습니다. GPT-3, GPT-4 등과 같은 대형 언어 모델 (LLM) 이 인간과 유사한 텍스트를 이해하고 생성하는 데 있어 기계가 달성할 수 있는 한계를 뛰어넘었습니다.이 업계에서 특히 혁신적인 변화 중 하나는 검색과 생성이라는 두 가지 강력한 AI 기술을 결합한 하이브리드 접근 방식인 검색 증강 생성 (RAG) 입니다.

그렇다면 검색 증강 생성 (RAG) 이란 무엇이며, 오늘날의 AI 산업에서 RAG (검색 증강 생성) 가 왜 그렇게 중요할까요?

주요 시사점

• 검색 증강 생성 (RAG) 은 검색 모델과 생성 모델을 결합하여 보다 정확하고 컨텍스트가 풍부한 출력을 제공합니다.
• RAG AI는 생성 프로세스 중에 관련 정보를 검색하여 LLM과 같은 기존 생성 모델의 주요 한계를 해결합니다.
• RAG 모델은 대화형 AI, 정보 검색 시스템, 데이터 기반 의사 결정과 같은 분야에서 특히 유용합니다.
• RAG를 AI 시스템에 통합하면 AI 출력의 정확성, 관련성 및 컨텍스트를 개선하여 사용자 만족도를 높일 수 있습니다.

검색 증강 생성 (RAG) 이란 무엇입니까?

RAG (검색 증강 생성) 는 서로 다르지만 상호 보완적인 두 가지 AI 구성 요소인 검색과 생성을 병합하는 방법입니다.RAG의 핵심은 외부 지식 소스 (예: 데이터베이스 또는 문서) 에서 관련 정보를 검색한 다음 이 정보를 기반으로 응답을 생성하는 방식으로 작동합니다.이를 통해 모델은 상황에 따라 더 적절하고 정보에 입각한 결과를 산출할 수 있습니다.

RAG와 기존 AI 접근 방식의 차이점

기존 AI 모델, 특히 제너레이티브 모델은 학습된 정보에만 전적으로 의존합니다.프롬프트를 받으면 학습된 패턴을 기반으로 응답을 생성하는데, 훈련 데이터가 불충분하거나 오래되면 상황에 맞는 답변을 제공하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다.RAG 모델은 AI가 정확한 최신 정보를 제공하도록 생성 프로세스 중에 외부 소스에서 실시간 데이터를 검색하여 이 문제를 해결합니다.

오늘날의 AI 기반 세계에서 RAG의 관련성

AI가 다양한 산업에 계속 스며들면서 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 응답을 제공할 수 있는 모델에 대한 수요가 증가하고 있습니다.매일 엄청난 양의 데이터가 생성되고 있는 상황에서, 검색 증강 생성은 이러한 데이터를 의미 있는 방식으로 이해하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 기업은 가치 있는 통찰력을 추출하고 더 나은 경험을 제공할 수 있습니다. 지식 기반 시스템 워크플로우에 통합되었습니다.

검색 증강 생성 (RAG) 은 어떻게 작동합니까?

RAG는 검색 메커니즘과 생성 모델을 하나의 원활한 프로세스로 결합하여 작동합니다.일반적인 워크플로의 작동 방식은 다음과 같습니다.

1. 검색: RAG 모델에 프롬프트 또는 쿼리가 제공되면 시스템은 대규모 데이터베이스 또는 지식 소스에서 관련 정보를 검색합니다.이는 주로 벡터 검색과 같은 고급 검색 알고리즘을 사용하여 수행됩니다. 벡터 검색은 정확한 키워드 일치가 아닌 의미적 유사성을 기반으로 데이터를 검색합니다.
2. 세대: 검색 메커니즘이 관련 정보를 식별하면 생성 모델 (예: GPT-4) 은 이 정보를 사용하여 일관되고 상황에 맞는 정확한 응답을 생성합니다.

RAG의 데이터 양식의 예

실제로 RAG 모델은 텍스트, 이미지, 구조화된 데이터 등 다양한 유형의 데이터를 결합할 수 있습니다.예를 들어, RAG 기반 검색 엔진은 문서를 검색한 다음 LLM을 사용하여 검색된 콘텐츠를 기반으로 요약을 생성할 수 있습니다.그 결과 관련성이 높고 간결한 응답을 얻을 수 있습니다.

RAG 모델의 주요 구성 요소

RAG 모델은 최적의 성능을 달성하기 위해 함께 작동하는 몇 가지 주요 구성 요소로 구성됩니다.

검색 메커니즘

검색 메커니즘은 RAG 프로세스의 첫 번째 단계로, 방대한 양의 데이터를 검색하여 가장 관련성이 높은 정보를 찾는 역할을 합니다.일반적인 검색 방법에는 두 가지가 있습니다.

• 벡터 검색: 임베딩을 사용하여 쿼리와 의미적 관련성이 있는 문서 또는 데이터 요소를 식별합니다.
• 트래디셔널 검색: 키워드 매칭과 기존 인덱싱 방법을 사용하지만 벡터 검색에 비해 복잡한 쿼리에서는 덜 효과적입니다.

검색 단계에서는 생성 모델이 정확하고 관련성 높은 데이터에 액세스할 수 있도록 하여 효과적으로 수행할 수 있습니다.

제너레이션 모델

생성 구성 요소는 일반적으로 검색된 정보를 가져와 자연스럽고 일관된 텍스트를 생성하는 GPT와 같은 대형 언어 모델 (LLM) 에 의해 구동됩니다.RAG 생성 모델은 외부 데이터를 사용하여 응답을 개선하고, 기존 LLM이 할 수 없는 방식으로 정확성과 상황에 대한 이해를 향상시킴으로써 가치를 더합니다.

대규모 언어 모델 (LLM) 에서의 RAG

대규모 언어 모델 (LLM) 은 오늘날 AI에서 가장 유명한 도구 중 하나입니다.그러나 특히 틈새 주제나 시대에 뒤떨어진 정보를 다룰 때는 관련성을 유지하는 데 한계가 있는 경우가 많습니다.여기에 RAG AI가 등장합니다. 새롭고 관련성 높은 데이터를 검색하여 생성 프로세스에 제공함으로써 LLM을 개선합니다.

LLM 한계에 대한 해결책으로서의 RAG

LLM은 강력하긴 하지만 처음에 학습한 데이터에 얽매여 있기 때문에 다음과 같은 문제로 어려움을 겪을 수 있습니다.

• 컨텍스트 손실: LLM은 특히 긴 대화나 복잡한 쿼리에서 컨텍스트를 잃을 수 있습니다.
• 오래된 정보: LLM은 정적 데이터세트에 의존하기 때문에 시간이 지날수록 지식 기반은 무용지물이 됩니다.

RAG는 LLM이 생성 프로세스 중에 관련성과 정확성을 유지하면서 실시간 데이터를 검색하도록 하여 이러한 제한을 완화합니다.

검색 증강 생성을 통한 LLM 미세 조정

검색 증강 생성을 LLM의 미세 조정 프로세스에 통합하는 것은 다양한 영역에서 성능을 향상시키는 효과적인 방법입니다.LLM을 미세 조정하려면 LLM의 기능을 특정 작업 또는 데이터 세트에 맞게 사용자 지정하는 작업이 포함되며, RAG와 결합하면 모델을 사전 학습된 지식과 실시간 정보 검색 모두에 액세스할 수 있습니다.

RAG가 미세 조정 프로세스를 향상시키는 방법

RAG는 다음과 같은 방법으로 LLM 미세 조정을 크게 개선할 수 있습니다.

• 도메인별 지식 향상: RAG는 외부 도메인별 정보를 검색하여 모델이 틈새 작업에 더 효과적으로 적응하도록 도와줍니다.
• 정확도 향상: 실시간 검색과 생성 응답을 결합하면 환각 또는 관련 없는 출력이 발생할 가능성이 줄어들어 정확도가 향상됩니다.

특수 AI 모델을 개발하려는 조직의 경우 RAG와 미세 조정을 통합하면 고도로 맞춤화되고 견고하며 조정 가능한 시스템을 만들 수 있습니다.다음에서 Sapien의 제품을 살펴보세요. LLM 미세 조정 더 많은 인사이트를 확인하세요.

RAG와 기존 AI 모델 비교

RAG는 기존 제너레이티브 모델과 차별화되는 독특한 하이브리드 접근 방식을 제공합니다.기존 모델은 사전 학습된 데이터에만 의존하며 컨텍스트 손실, 환각 현상, 오래된 정보와 같은 문제로 어려움을 겪는 경우가 많습니다.

기존 제너레이티브 모델

LLM과 같은 기존 생성 모델은 사람과 유사한 텍스트를 생성하는 데 능숙하지만 다음과 같은 몇 가지 측면에서 부족합니다.

• 제한된 컨텍스트: 장기적인 관련성을 유지하는 데 어려움을 겪습니다.
• 정적 지식 베이스: 사전 교육에만 전적으로 의존하기 때문에 오래된 정보가 노출되기 쉽습니다.

기존 모델에 비해 RAG의 장점

RAG 모델은 다음과 같은 점에서 기존 모델보다 성능이 뛰어납니다.

• 관련성 향상: 외부 데이터를 사용하면 생성된 콘텐츠를 최신 상태로 유지하고 상황에 맞게 정확하게 유지할 수 있습니다.
• 환각 감소: 검색 단계는 모델의 출력을 사실적 정보에 근거하여 환각을 최소화하는 데 도움이 됩니다.

이러한 강력한 이점을 갖춘 RAG 기반 AI 시스템은 정확성과 관련성이 중요한 산업에서 빠르게 필수 솔루션으로 자리 잡고 있습니다.자세한 내용은 다음 기사를 참조하십시오. AI 모델을 위한 병렬 학습 방법.

RAG의 애플리케이션

검색 증강 제너레이션은 다양한 산업 분야에서 활용되고 있습니다.다음은 몇 가지 주요 응용 분야입니다.

정보 검색 시스템 강화

RAG는 검색의 정확성과 생성 모델의 창의적 기능을 결합하여 기존 정보 검색 시스템을 개선합니다.이는 특히 다음과 같은 경우에 효과적이었습니다.

• 서치 엔진: 동적으로 생성된 요약으로 검색 결과를 개선합니다.
• 지식 관리 시스템: 검색된 데이터를 기반으로 맞춤형 응답을 생성하여 더 풍부한 통찰력을 제공합니다.

대화형 AI 개선

RAG의 가장 흥미로운 응용 분야 중 하나는 대화형 AI입니다.RAG는 상황에 맞는 응답을 검색하고 생성함으로써 고객 서비스 봇과 가상 어시스턴트의 정확성과 유창성을 개선합니다.

• 고객 서비스 봇: 답변이 관련성이 있고 최신 상태이며 쿼리에 특정되었는지 확인합니다.
• 가상 어시스턴트: 가장 관련성이 높은 정보를 검색하여 작업 기반 대화를 개선합니다.

데이터 기반 의사 결정에서의 RAG

RAG는 금융, 의료, 비즈니스 인텔리전스와 같은 산업에서 데이터 기반 의사 결정을 지원하는 데 중요한 역할을 합니다.

• 파이낸스: 실시간 데이터 검색은 투자 전략과 위험 관리를 개선합니다.
• 헬스케어: RAG 모델은 의사와 연구자에게 최신 데이터를 제공하여 진단 및 치료 권장 사항을 개선합니다.

AI 시스템에서 RAG를 사용할 때의 이점

RAG를 AI 시스템에 통합함으로써 얻을 수 있는 이점은 매우 광범위합니다.

• 정확도 향상: RAG는 실시간 데이터를 검색하여 응답이 정확하고 상황에 맞게 처리되도록 합니다.
• 향상된 관련성: RAG 모델은 검색과 생성을 결합하여 사용자의 요구에 맞는 응답을 제공함으로써 기존 시스템보다 성능이 뛰어납니다.

의료, 전자 상거래 및 금융과 같은 산업은 이미 운영 시 RAG 모델을 구현하여 보상을 누리고 있습니다.

RAG 모델 개발을 위한 데이터 레이블링 도구

고품질 RAG 모델을 생성하려면 정밀한 데이터 레이블링이 필요합니다.검색 구성 요소가 최적으로 작동하려면 데이터세트에 레이블을 지정하고 구성하는 도구가 필수적입니다.이러한 도구는 AI 시스템과 원활하게 통합되어 RAG 모델의 성능을 향상시키는 레이블이 잘 지정된 도메인별 데이터 세트를 생성합니다.

인공 지능 분야의 RAG의 미래

AI가 계속 발전함에 따라 검색 증강 생성은 지능형 시스템의 미래에서 중요한 역할을 할 태세입니다.새로운 트렌드는 다음과 같습니다.

• 향상된 상황 인식: 검색 기술의 새로운 발전으로 컨텍스트의 정확성과 깊이가 향상될 것입니다.
• 광범위한 산업 채택: RAG는 교육에서 첨단 과학 연구에 이르기까지 더 많은 영역에서 사용될 것으로 예상됩니다.

고급 AI 솔루션을 위한 RAG 사용

AI 프로젝트에 RAG를 활용할 준비가 되었다면 다음과 같은 간단한 단계별 가이드를 참조하세요.

1. 사용 사례 파악: RAG가 비즈니스에서 가장 큰 가치를 제공할 수 있는 부분을 이해하십시오.
2. 적합한 플랫폼 선택: 고급 RAG 구현을 지원하는 Sapien과 같은 플랫폼을 선택하세요.

올바른 도구를 선택하면 프로젝트에서 RAG의 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니다.다음을 방문하십시오. 사피엔 요구 사항에 맞는 검색 증강 생성 솔루션을 구현하는 데 당사가 어떻게 도움을 줄 수 있는지 알아보고 상담 예약.

자주 묻는 질문

RAG는 GPT와 어떻게 작동합니까?

RAG는 응답을 생성하기 전에 관련 데이터를 검색하여 GPT와 통합되므로 컨텍스트와 정확성이 향상됩니다.

RAG 분석이란 무엇입니까?

RAG 분석이란 정보 검색과 텍스트 생성을 결합하여 충분한 정보를 바탕으로 정확한 결과를 산출하는 프로세스를 말합니다.

RAG의 가치는 무엇입니까?

RAG의 주요 가치는 실시간 데이터를 생성 모델과 결합하여 응답이 정확하고 상황에 맞게 대응할 수 있다는 것입니다.

RAG 정확도를 평가하는 방법은 무엇입니까?

RAG 정확도는 관련성, 정밀도 및 생성된 콘텐츠의 일관성과 같은 메트릭을 통해 평가할 수 있습니다.