검색 증강 생성 (RAG)이란 무엇일까요?

회사 AI 비서와 대화하다 보면 답답할 때가 있죠. 챗봇이 질문에 제대로 답하지 못하고 뻔한 답변만 내놓아서 포기하게 만들기도 하고요.

하지만 꼭 그럴 필요는 없어요. 상세하고 정확한 답변을 제공하는 챗봇과 대화하는 상황을 상상해보세요. 마치 회사와 제품, 정책에 대한 깊은 지식을 가진 사람과 대화하는 것처럼 느껴질 거예요. 이런 챗봇은 정말 도움이 되겠죠?

이 두 번째 시나리오는 바로 *Retrieval-Augmented Generation(RAG)*이라는 Machine Learning 접근 방식을 통해 가능하답니다.

RAG는 외부 데이터 저장소에서 소스 정보를 검색해서 생성된 응답을 보강하여 Large Language Model(LLM)의 응답을 향상시키는 기술이에요.

데이터베이스, 문서, 웹사이트 등 다양한 데이터 저장소에는 LLM이 학습한 데이터 외에도 특정 상황 정보를 찾고 요약할 수 있는 도메인별 데이터가 담겨 있을 수 있어요.

RAG 애플리케이션은 더 스마트한 GenAI 애플리케이션을 원하는 조직에게 업계 표준이 되어가고 있어요. 이번 블로그 포스팅에서는 RAG 아키텍처, RAG 작동 방식, RAG 애플리케이션 사용의 주요 이점, 그리고 다양한 산업 분야의 사용 사례를 살펴볼게요.

RAG가 중요한 이유

OpenAI의 GPT 모델 같은 Large Language Model(LLM)은 일반적인 언어 작업에는 뛰어나지만, 몇 가지 이유 때문에 특정 질문에 답하는 데 어려움을 겪기도 해요.

• LLM은 광범위한 지식 기반을 가지고 있지만, 깊이 있는 산업 또는 조직별 맥락이 부족한 경우가 많아요.
• LLM은 '환각(hallucination)'이라고 알려진 잘못된 응답을 생성할 수 있어요.
• LLM은 출처를 확인, 추적, 인용할 수 없기 때문에 설명력이 부족해요.
• LLM의 지식은 실시간 정보로 업데이트되지 않는 정적인 학습 데이터를 기반으로 해요.

이러한 제한 사항을 해결하기 위해 기업들은 LLM을 강화하는 기술을 사용하는데요, 그 중 대표적인 것이 Fine-tuning과 RAG랍니다. Fine-tuning을 통해 LLM의 기본 데이터 세트를 추가로 학습시킬 수 있고, RAG 애플리케이션을 사용하면 다른 데이터 소스에 연결해서 각 Query에 대한 응답으로 가장 관련성이 높은 정보만 검색할 수 있어요. RAG를 사용하면 환각을 줄이고, 설명 가능성을 높이고, 최신 데이터를 활용하고, LLM이 답변할 수 있는 범위를 확장할 수 있죠. 응답의 품질과 특이성을 향상시키면 더 나은 사용자 경험을 만들 수도 있고요.

RAG는 어떻게 작동하나요?

RAG 아키텍처는 크게 Query 이해, 정보 검색, 응답 생성이라는 세 가지 주요 프로세스로 구성되어 있어요.

RAG 애플리케이션을 구현하기 전에, RAG 애플리케이션이 관련 정보를 빠르게 검색하고 가져올 수 있도록 데이터를 정리하는 게 중요해요. 이 과정을 데이터 인덱싱이라고 하죠.

LangChain 같은 프레임워크를 사용하면 API를 통해 LLM을 외부 데이터베이스에 연결하는 통합 인터페이스를 제공해서 RAG 애플리케이션을 쉽게 구축할 수 있어요. Neo4j Vector Index LangChain 라이브러리는 인덱싱 프로세스를 단순화하는 데 도움이 된답니다.

1. 사용자 쿼리 이해 (Understanding User Queries)

사용자가 질문을 하면 프로세스가 시작돼요. 쿼리는 LLM API를 통해 RAG 애플리케이션으로 전달되고, RAG 애플리케이션은 이를 분석해서 사용자의 의도를 이해하고 어떤 정보를 찾아야 할지 결정하죠.

2. 정보 검색 (Information Retrieval)

이 애플리케이션은 Vector Similarity Search 같은 고급 알고리즘을 사용해서 회사 데이터베이스에서 가장 관련성이 높은 정보를 찾으려고 해요. 이러한 알고리즘은 Semantic Search를 기반으로 Vector Embedding을 매칭시켜서 사용자의 질문에 가장 잘 답할 수 있는 정보를 식별하는 거죠.

3. 응답 생성 (Response Generation)

애플리케이션은 검색된 정보를 사용자의 원래 프롬프트와 결합해서 더 자세하고 맥락에 맞는 프롬프트를 생성해요. 그런 다음 새로운 프롬프트를 사용해서 조직의 내부 데이터에 맞는 응답을 생성한답니다.

RAG의 장점은 무엇일까요? (What are the benefits of RAG?)

바로 사용할 수 있는 GenAI 모델은 공개 데이터로 학습되었기 때문에 다양한 작업을 수행하고 여러 질문에 답변할 수 있도록 잘 갖춰져 있어요. LLM과 함께 RAG 애플리케이션을 사용하는 주요 장점은 AI를 훈련시켜 *여러분의* 데이터를 사용할 수 있다는 점이에요. 이 데이터는 가장 관련성이 높고 최신 내용에 따라 변경될 수 있죠. 어떤 데이터 저장소에 액세스하고 그 안에 있는 데이터를 얼마나 자주 새로 고치느냐가 중요해요. RAG를 사용하면 사용자 지정 데이터를 공개하지 않고도 액세스하고 사용할 수 있답니다.

전반적으로 RAG를 사용하면 독립 실행형 LLM의 한계를 해결하면서 업계 및 개별 비즈니스에 맞춤화된 생성적 AI 경험을 제공할 수 있어요.

• 향상된 정확도 (Enhanced Accuracy): RAG 애플리케이션은 영역별 지식과 향상된 추론을 제공하여 환각의 위험을 크게 줄여줘요.
• 상황에 따른 이해 (Contextual Understanding): RAG 애플리케이션은 고객 정보부터 제품 세부 정보, 판매 내역까지 조직 전체의 독점 내부 데이터를 기반으로 상황별 응답을 제공해요.
• 설명 가능성 (Explainability): RAG 애플리케이션은 정보 소스에 기반한 응답을 기반으로 정보 소스를 추적하고 인용하여 투명성과 사용자 신뢰를 높일 수 있어요.
• 최신 정보 (Up-to-date Information): Graph Database 또는 기타 문서 저장소를 최신 상태로 유지하는 한, RAG 애플리케이션은 최신 데이터에 실시간으로 액세스하여 지속적인 개선을 가능하게 한답니다.

일반적인 RAG 사용 사례는 무엇일까요? (What are common RAG use cases?)

RAG는 GenAI 애플리케이션을 강화해서 상황을 해석하고 정확한 정보를 제공하며 사용자 요구에 적응하도록 도와줘요. 이를 통해 광범위한 사용 사례가 가능해졌죠.

• 고객 지원 Chatbot: RAG 챗봇은 제품 카탈로그, 회사 데이터 및 고객 정보를 손쉽게 활용해서 고객 질문에 유용하고 개인화된 답변을 제공할 수 있어요. 문제를 해결하고, 작업을 완료하고, 피드백을 수집하고, 고객 만족도를 높일 수 있죠.
• 비즈니스 인텔리전스 및 분석: RAG 애플리케이션은 최신 시장 데이터, 동향 및 뉴스를 통합해서 기업에 통찰력, 보고서 및 실행 가능한 권장 사항을 제공할 수 있어요. 이는 전략적 의사 결정에 영향을 미치고 경쟁 우위를 유지하는 데 도움이 된답니다.
• 의료 지원: 의료 전문가는 RAG를 사용해서 관련 환자 데이터, 의학 문헌 및 임상 지침을 바탕으로 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있어요. 예를 들어 의사가 치료 계획을 고려할 때 앱은 환자의 현재 약물을 기반으로 잠재적인 약물 상호 작용을 보여주고 최신 연구를 기반으로 대체 치료법을 제안할 수 있죠. RAG는 또한 환자의 관련 병력을 요약해서 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있어요.
• 법률 연구: RAG 애플리케이션은 법률 데이터베이스에서 관련 판례법, 법령 및 규정을 신속하게 검색하고 핵심 사항을 요약하거나 특정 법적 질문에 답변함으로써 정확성을 보장하면서 시간을 절약할 수 있어요.

기업이 계속해서 점점 더 많은 양의 데이터를 생성함에 따라 RAG는 정보에 기초한 응답을 제공하기 위해 데이터를 활용한답니다.

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