[GenAI] RAG 모델이란? 응용, 장점

RAG(Retrieval-Augmented Generation) 모델은 자연어 처리(NLP) 분야에서 사용되는 혁신적인 언어 모델의 한 종류입니다. 이 모델은 정보 검색(IR, Information Retrieval) 과정과 언어 생성 과정을 결합하여, 더 정확하고 풍부한 정보를 제공하는 텍스트를 생성할 수 있게 합니다. RAG 모델은 특히 대규모 데이터셋에서 유용한 정보를 검색하여, 그 정보를 바탕으로 새로운 텍스트를 생성하는 데 강점을 보입니다.

RAG 모델의 작동 방식

RAG 모델은 크게 두 부분으로 구성됩니다: 검색기(retriever)와 생성기(generator).

1. 검색기(retriever): 주어진 질문이나 입력에 가장 관련이 높은 정보를 데이터베이스나 문서 집합에서 검색합니다. 이 과정은 입력 텍스트와 저장된 데이터 간의 관련성을 평가하여, 가장 유용한 정보를 찾아내는 알고리즘에 의해 수행됩니다.
2. 생성기(generator): 검색된 정보를 바탕으로, 사용자의 질문에 대한 답변이나 요구되는 텍스트를 생성합니다. 이 단계에서는 주로 Transformer와 같은 언어 모델이 사용되며, 검색된 정보를 추가 입력으로 활용하여 보다 정확하고 자연스러운 답변을 생성합니다.

RAG 모델의 응용

RAG 모델은 다양한 NLP 작업에 적용될 수 있습니다. 예를 들어, 질문에 대한 답변을 생성하는 QA(Question Answering) 시스템, 특정 주제에 대한 자세한 설명을 제공하는 텍스트 생성, 또는 사용자의 요구에 맞춘 정보 제공 서비스 등에서 활용될 수 있습니다.

RAG 모델의 장점

• 정보의 정확성: 검색 과정을 통해 얻은 정보를 기반으로 텍스트를 생성하기 때문에, 생성된 내용이 더 정확하고 신뢰할 수 있습니다.
• 유연성: 다양한 종류의 데이터베이스나 문서 집합과 결합하여 사용할 수 있으므로, 여러 분야에 걸쳐 유용하게 활용될 수 있습니다.
• 효율성: 대규모의 데이터셋에서도 관련 정보를 신속하게 검색하여 활용할 수 있어, 효율적인 정보 처리가 가능합니다.

RAG 모델은 AI와 NLP의 발전에 따라 지속적으로 개선되고 있으며, 더욱 정교하고 다양한 응용 분야에서의 활용이 기대됩니다. 이러한 기술의 발전은 인간과 기계 간의 소통을 더욱 자연스럽고 효과적으로 만들어, 정보 검색 및 처리 방식에 혁신을 가져올 것입니다.

[1] Amazon Web Services - RAG란? - 검색 증강 생성 설명 (https://aws.amazon.com/ko/what-is/retrieval-augmented-generation/)
[2] Elastic - 검색 증강 생성(RAG)이란? | 포괄적인 RAG 안내서 (https://www.elastic.co/kr/what-is/retrieval-augmented-generation)
[3] Databricks - 검색 증강 생성(RAG)이란? (https://www.databricks.com/kr/glossary/retrieval-augmented-generation-rag)
[4] ncloud-forums.com - (1부) RAG란 무엇인가 - 활용법 - Forums (https://www.ncloud-forums.com/topic/277/)