[NLP] 검색 증강생성 모델 RAG(Retrieval-Augmented Generation)란?

검색증강 생성 모델인 RAG(Retrieval-Augmented Generation)은 자연어 처리(NLP)에서의 강력한 기술 중 하나로, 특정 질문에 대한 답변을 생성할 때 관련 정보를 검색하여 그 결과를 생성 과정에 통합함으로써 더 정확하고 관련성 높은 답변을 제공할 수 있도록 설계되었습니다. RAG 모델은 크게 두 부분으로 구성됩니다: 검색 부분과 생성 부분입니다.

1. 검색 부분: 이 부분에서 모델은 주어진 질문이나 프롬프트와 관련된 정보를 찾기 위해 대규모의 문서 데이터베이스를 검색합니다. 이 검색은 키워드 또는 더 발전된 기법을 사용하여 수행될 수 있으며, 목적은 문제에 대한 컨텍스트를 제공할 수 있는 가장 관련성 높은 문서를 찾는 것입니다.
2. 생성 부분: 검색된 문서를 바탕으로, 생성 모델(예: Transformer 기반 모델)은 주어진 질문에 대한 답변을 생성합니다. 이때, 검색된 문서는 답변을 생성하는 데 필요한 추가 정보를 제공하며, 이 정보는 모델이 더 정확하고 상세한 답변을 제공하는 데 도움을 줍니다.

RAG 모델은 다양한 NLP 태스크에서 유용하게 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 질문 응답(QA), 기계 독해(MRC), 심지어는 더 창의적인 작업 예술적 설명 생성 등에 이르기까지 다양한 분야에서 효과적입니다. 이 모델의 핵심 강점은 정보를 검색하고 그 정보를 바탕으로 답변을 생성함으로써, 모델이 데이터셋에 명시적으로 포함되지 않은 정보에 대해서도 답변할 수 있게 된다는 것입니다.

RAG는 OpenAI와 같은 연구 기관들에 의해 발전되었으며, 이 모델을 통해 생성된 답변의 정확성과 관련성을 높일 수 있어 많은 연구자들과 개발자들에게 주목받고 있습니다. RAG 모델은 특히 대량의 정보를 효과적으로 처리하고, 그 정보를 바탕으로 의미 있는 출력을 생성해야 하는 애플리케이션에 매우 적합합니다.