Trace Id is missing
주 콘텐츠로 건너뛰기
Azure

RAG(검색 보강 생성)란?

RAG(검색 보강 생성) 기술이 LLM(대규모 언어 모델)에서 생성된 응답의 정확도와 관련성을 개선하는 방법을 알아봅니다.

RAG는 외부 지식을 통합하고 최신의 관련 응답을 보장하여 AI 정확도를 높입니다.

RAG는 클라우드 컴퓨팅 기능을 향상하고 AI의 발전에 영향을 주므로 AI 생성 응답의 정확도와 관련성을 향상시켜 다양한 애플리케이션에서 AI 시스템을 보다 안정적이고 효과적으로 만들 수 있습니다.

핵심 내용

  • AI에서 RAG의 역사와 발전은 방대한 양의 정보와 정교한 생성 기능을 효과적으로 결합할 수 있는 보다 지능적이고 컨텍스트를 인식하는 시스템에 대한 보다 광범위한 추세를 반영합니다.
  • RAG 아키텍처를 사용하면 검색된 외부 지식에서 미리 학습된 세대에 기반하여 AI 시스템에서 더 많은 정보와 신뢰할 수 있는 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.
     
  • RAG의 이점은 도메인, 산업 및 작업 전반에서 광범위한 애플리케이션을 통해 보다 정확하고 안정적이며 다용도로 사용할 수 있는 AI 시스템을 만드는 강력한 기술입니다.
     
  • 개발자는 RAG를 사용하여 정확한 정보를 기반으로 콘텐츠를 생성할 수 있는 AI 시스템을 구축하고, 이를 통해 더욱 신뢰성 있고 컨텍스트를 인식하는 사용자 중심 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.

  • RAG 시스템은 검색과 생성을 결합하여 광범위한 애플리케이션, 산업 및 사용 사례를 위한 강력한 도구입니다.

  • RAG 모델이 계속 발전함에 따라 고객 서비스부터 연구 및 콘텐츠 생성에 이르기까지 다양한 애플리케이션에서 중요한 역할을 할 것으로 예상됩니다.

  • RAG는 검색 및 생성 프로세스의 통합을 향상시켜 LLM의 미래에 중요한 역할을 하도록 설정되었습니다.

RAG: 역학, 기록 및 영향

RAG 작동 방식

RAG(검색 보강 생성)은 두 가지 기술을 결합한 AI 프레임워크입니다. 먼저 데이터베이스, 문서 또는 웹과 같은 외부 원본에서 관련 정보를 검색합니다. 이 정보가 수집되면 응답 생성을 알리고 향상시키는 데 사용됩니다. 이러한 접근 방식은 검색과 생성 기술의 장점을 모두 활용하여 응답이 정확하고, 관련성이 있으며, 최신의 구체적인 정보를 바탕으로 상황에 맞게 풍부해지도록 보장합니다. 이러한 이중 기능을 통해 RAG 시스템은 순수 생성 모델보다 더욱 정보에 기반하고 섬세한 결과물을 생성할 수 있습니다.

RAG의 역사

RAG는 기본 정보 검색의 초기 시스템에 루트가 있습니다. 생성형 AI 기술이 급속히 발전하고 GPT-2, BERT와 같은 생성적 언어 모델이 등장함에 따라, 보다 정확하고 관련성 있는 응답에 대한 필요성이 커졌습니다.   2020년에 RAG 아키텍처가 도입되어 상당한 발전이 있었습니다. 기계 학습을 사용하여 LLM의 내부 기술 자료를 외부 지식 원본과 통합하는 검색기 및 생성기 모듈을 결합함으로써 RAG는 보다 정확하고, 최신이며, 일관되고, 상황에 맞는 텍스트를 생성할 수 있었습니다.   RAG 모델은 딥 러닝을 핵심으로 하여 엔드 투 엔드 학습이 가능하므로 응답을 최적화하는 출력을 제공하고, 모델이 가장 신뢰할 수 있고 상황에 맞는 유용한 정보를 검색하는 방법을 학습함에 따라 생성된 콘텐츠의 품질을 향상시킬 수 있습니다.

AI에 대한 RAG의 중요성

RAG는 방대한 양의 정보를 정교한 생성 기능과 효과적으로 결합할 수 있는 보다 지능적이고 컨텍스트를 인식하는 시스템을 지향하는 추세를 반영하여 AI 기능을 발전시키는 데 중요한 역할을 합니다. RAG가 AI의 기초가 되는 주요 이유는 다음과 같습니다.

 
  • 향상된 정확도: RAG는 외부 기술 자료를 통합하여 LLM에서 생성된 응답의 정확도와 관련성을 크게 향상시킵니다.
  • 컨텍스트 관련성: RAG를 사용하면 AI 시스템에서 요청과 관련된 특정 정보를 검색하여 상황에 맞는 응답을 생성할 수 있습니다.

  • 비용 효율성: RAG 구현은 새 데이터로 LLM을 지속적으로 재학습하는 것보다 더 효율적입니다. 

  • 투명성: RAG는 응답에 사용되는 정보에 대한 원본을 제공하여 신뢰도와 믿음을 향상시킵니다.
     
  • 다목적 기능: RAG는 의료, 교육 및 금융 부문과 같은 다양한 부문과 고객 서비스, 연구 및 콘텐츠 생성과 같은 용도로 적용할 수 있습니다.

  • 향상된 환경: RAG 기술은 보다 정확하고 관련성이 높은 응답을 제공하여 사용자에 대한 보다 만족스럽고 생산적인 상호 작용을 유도합니다.
 

RAG 아키텍처

RAG 시스템의 아키텍처는 두 가지 주요 모듈과 함께 작동하여 정확하고 상황에 맞는 출력을 생성하는 혼합 메커니즘의 조합입니다. RAG 모듈을 엔드 투 엔드로 학습할 수 있으므로 알고리즘이 검색 및 생성을 공동으로 최적화하여 더 많은 정보를 제공하고 신뢰할 수 있는 결과를 생성할 수 있습니다.

RAG 아키텍처의 작동 방식은 다음과 같습니다.

검색기 모듈 은 큰 데이터 집합을 검색하여 쿼리를 기반으로 가장 관련성이 높은 정보를 찾습니다.

검색 후 생성기 모듈 은 검색된 정보를 추가 컨텍스트로 사용하여 일관되고 관련 있는 응답을 생성합니다. 일반적으로 생성기 모듈은 입력 및 검색된 정보를 기반으로 텍스트를 생성하도록 미세 조정된 사전 학습된 변환기(GPT) 또는 양방향 및 자동 회귀 변환기(XML)와 같은 미리 학습된 언어 모델입니다.

Fusion 메커니즘은 검색된 정보가 생성 프로세스에서 효과적으로 결합되도록 합니다. 모듈 간의 이러한 상호 작용을 통해 RAG 시스템은 검색된 지식을 바탕으로 생성하여 보다 많은 정보와 신뢰할 수 있는 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 

RAG의 이점

AI를 개선하는 강력한 아키텍처

개발자는 RAG 아키텍처를 사용하여 다양한 산업 및 작업에서 광범위한 애플리케이션을 통해 보다 정확하고 안정적이며 다용도로 사용할 수 있는 AI 시스템을 만듭니다. RAG의 이점은 다음과 같습니다.
   
  • 향상된 정확도, 관련성 및 컨텍스트 정밀도: RAG는 관련 문서 또는 데이터를 검색하여 생성된 출력이 실제 및 관련 정보에 기반하도록 하여 응답의 전반적인 정확도와 관련성을 개선합니다.

  • 팩트 기반 생성을 통해 할루시네이션 감소: RAG는 ​​생성 모델의 출력을 실제로 검색된 콘텐츠에 기반하여 생성 모델의 출력을 기반으로 하지만, 할루시네이션의 가능성을 줄여 더 신뢰할 수 있는 결과를 도출합니다.

  • 광범위한 지식 액세스로 개방형 도메인 작업에서 향상된 성능: RAG는 방대한 다양한 출처에서 정보를 효율적으로 검색하여 깊이와 폭이 있는 광범위한 주제를 처리할 수 있도록 하여 오픈 도메인 질문 답변 및 유사한 작업에서 탁월한 기능을 제공합니다.

  • 대규모 기술 자료를 처리하는 확장성 및 용량: RAG는 대규모 데이터 세트에서 관련 정보를 효율적으로 검색하고 검색할 수 있으므로 확장성이 뛰어나고 광범위한 지식 액세스가 필요한 애플리케이션에 적합합니다. NoSQL 데이터베이스를 사용하면 RAG 모델이 상황에 따라 보강된 응답을 생성하기 위해 방대한 양의 데이터를 활용할 수 있습니다.

  • 사용자 지정 및 도메인별 애플리케이션: RAG 모델은 적응 가능하며 특정 도메인에 맞게 미세 조정할 수 있으므로 개발자는 법률 자문, 의료 진단 또는 재무 분석과 같은 특정 산업 또는 작업에 맞는 특수한 AI 시스템을 만들 수 있습니다.

  • 대화형 및 적응 학습: 사용자 중심의 적응을 통해 RAG 시스템은 사용자 상호작용으로부터 학습하고, 시간이 지남에 따라 더욱 관련성 있는 정보를 검색하고, 사용자 요구에 더 잘 부합하도록 응답을 조정하여 사용자 경험과 참여를 개선할 수 있습니다.

  • 다목적 기능 및 다중 모달 통합: RAG는 다중 모달 데이터(텍스트, 이미지, 구조화된 데이터)와 함께 작동하도록 확장하여 생성에 사용되는 정보의 풍부함과 다양성을 향상시키고 모델의 애플리케이션을 확장할 수 있습니다.

  • 효율적인 콘텐츠 만들기를 위한 정보 쓰기: RAG는 관련 팩트 및 참조를 검색하여 생성된 콘텐츠가 창의적일 뿐만 아니라 정확하고 잘 알 수 있도록 하는 강력한 도구를 제공합니다.

RAG 시스템 유형

애플리케이션 전반의 다목적 기능

검색 보강 세대는 도메인 및 산업 전반에서 다양한 사용 사례가 있는 적응형의 다목적 AI 아키텍처입니다. RAG의   주요 애플리케이션은 다음과 같습니다.
 
  • ODQA(Open-domain 질문 답변) 
    사용 사례:
    RAG는 사용자가 거의 모든 항목에 대해 질문할 수 있는 ODQA 시스템에서 매우 효과적입니다.
    예: 고객 지원 챗봇은 RAG를 사용하여 대규모 기술 자료 또는 FAQ에서 정보를 검색하여 정확한 답변을 제공합니다.

  • 도메인별 특수 쿼리 
    사용 사례:
    법조계의 경우, RAG는 관련 문서를 검색하여 판례, 선례, 법령을 분석하고 요약하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
    예: 법률 도우미 도구는 특정 목적을 위해 문서를 검색하고 요약합니다.

  • 콘텐츠 요약
    사용 사례:
    RAG는 관련 정보를 검색하고 생성된 텍스트에 통합하여 가상 도우미 모임 노트 또는 문서, 보고서 또는 블로그 게시물의 요약과 같은 고품질 콘텐츠를 생성하는 데 도움이 될 수 있습니다.
    예: 기자는 RAG를 사용하여 다양한 출처에서 주요 세부 정보를 가져와 최근 뉴스 기사의 요약을 생성합니다.

  • 맞춤형 권장 사항
    사용 사례:
    RAG는 사용자별 정보를 검색하고 개인 설정된 제안을 생성하여 권장 사항 시스템을 향상시킬 수 있습니다.
    예: 전자 상거래 플랫폼은 RAG를 사용하여 사용자의 검색 기록 및 기본 설정에 따라 제품을 추천하고 관련 제품 리뷰 또는 설명에서 생성된 설명을 제공합니다.

  • 복잡한 시나리오 분석 및 콘텐츠 만들기 
    사용 사례:
    하이브리드 RAG 모델을 사용하여 여러 복잡한 원본에서 관련 데이터, 문서 또는 뉴스를 검색하여 자세한 보고서 또는 분석을 생성하고 합성할 수 있습니다.
    예: 재무 분석 도구는 최근 시장 추세, 과거 재무 데이터, 주식 성과, 전문가의 설명 및 경제 지표를 검색하고 요약하여 투자 예측, 분석 또는 보고서를 생성합니다.

  • 연구 정보 및 합성
    사용 사례:
    연구원이 RAG를 사용하여 교육 문서, 보고서 또는 데이터베이스에서 정보를 검색하고 합성하여 검토 및 연구 프로젝트를 용이하게 할 수 있습니다.
    예: 교육 도구는 다양한 연구에서 주요 결과를 끌어와 관련 연구 논문의 요약을 생성합니다.

  • 다국어 및 언어 간 애플리케이션
    사용 사례:
    RAG는 다국어 환경에서 배포하여 다양한 언어로 정보를 검색하고 언어 간 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.
    예: 번역 도구는 텍스트를 번역하는 동시에 문화권 관련 정보를 검색하여 번역이 상황에 맞는지 확인합니다.

RAG가 내일의 AI를 지원합니다.

AI 출력의 정밀도 향상

검색 보강 생성은 검색 및 생성 프로세스의 통합을 향상시켜 LLM의 미래에 중요한 역할을 하도록 설정됩니다. 이 영역의 예상된 발전은 이러한 구성 요소의 보다 원활하고 정교한 통합으로 이어져 LLM이 광범위한 애플리케이션 및 산업에서 매우 정확하고 상황에 맞는 출력을 제공할 수 있게 해줍니다.

RAG는 ​​지속적으로 발전하고 있으며, 개인화된 교육 분야에서의 새로운 도입을 기대할 수 있습니다. 개인화된 교육 분야에서는 개인의 필요에 따라 학습 경험을 맞춤화할 수 있고, 고급 연구 도구에서는 복잡한 질문에 대한 정확하고 포괄적인 정보 검색을 제공할 수 있습니다.

검색 정확도 향상 및 바이어스 감소와 같은 현재 제한 사항을 해결하는 것이 RAG 시스템의 잠재력을 극대화하는 데 핵심이 될 것입니다. RAG의 향후 버전에서는 더욱 상호 작용적이고 컨텍스트를 인식하는 시스템이 도입되어 사용자 입력에 동적으로 적응함으로써 사용자 경험이 향상될 가능성이 높습니다.

또한 Computer Vision을 사용하여 텍스트, 이미지 및 기타 데이터 형식을 통합하는 다중 모달 RAG 모델의 개발은 훨씬 더 많은 가능성을 확장하고 열어 LLM을 그 어느 때보다 더 다양하고 강력하게 만듭니다.
FAQ

자주 묻는 질문

  • RAG(검색 보강 생성)는 검색 모델을 생성 모델과 결합하는 AI 기술입니다. 데이터베이스 또는 문서 집합에서 관련 정보를 검색하고 이를 사용하여 보다 정확하고 상황에 맞는 응답을 생성합니다. 이러한 접근 방식은 실제 데이터를 기반으로 AI가 생성한 텍스트의 품질을 향상시켜 질문에 답하고, 요약하고, 콘텐츠를 만드는 작업에 특히 유용합니다.
  • RAG는 외부 데이터를 통합하여 AI 생성 콘텐츠를 개선합니다. 데이터베이스에서 관련 정보를 검색한 후 해당 데이터를 사용하여 더 정확하고 컨텍스트에 맞는 응답을 생성합니다. 이 프로세스를 통해 AI 시스템의 출력에 대한 정보와 안정성이 향상됩니다.
  • RAG는 ​​대규모 언어 모델(LLM)과 검색 메커니즘을 결합합니다. LLM은 미리 학습된 데이터를 기반으로 텍스트를 생성하지만 RAG는 외부 원본에서 관련 정보를 실시간으로 검색하여 이를 향상시키고 정확도와 관련성을 개선합니다. 기본적으로 LLM은 학습된 패턴을 사용하지만 RAG는 응답에 알리기 위해 최신 정보를 적극적으로 끌어오고 있습니다.