RAG란 무엇인가?

RAG는 “Retrieve, Generate, and Rank”의 약자로, 주로 자연어 처리(NLP)와 관련된 작업에서 사용되는 기술방법론이다. 이 접근 방식은 정보검색(IR: Information Retrieval)과 생성적 모델(Generative Models)을 결합하여, 복잡한 질문에 대해 더 정확하고 관련성 높은 답변을 생성하는데 사용된다. RAG 모델은 특히 대규모 텍스트 데이터셋에서 정확한 정보를 검색하고, 이를 기반으로 새로운 텍스트를 생성하여 사용자의 질문에 답변하는 데 효과적이다.

작동방식

RAG 모델의 작동 방식은 크게 세 단계로 나눌 수 있다.

1. 검색(Retrieve) : 사용자의 질문이 주어지면, 모델은 대규모 데이터셋에서 질문과 관련된 정보나 문서를 검색한다. 이 과정에서는 주로 효율적인 검색 알고리즘이나 기술이 사용된다.
2. 생성(Generate) : 검색된 정보를 기반으로, 모델은 관련성 높은 답변을 생성한다. 이 단계에서는 생성적 딥러닝 모델, 특히 변형자(Transformer) 기반의 언어 모델이 사용될 수 있다.
3. 순위 매기기(Rank) : 모델이 생성한 여러 답변 중에서 최종 사용자에게 제시될 가장 적합한 답변을 선택하기 위해, 답변들의 순위를 매긴다. 순위 매기기는 답변의 정확성, 관련성, 유용성 등 여러 기준을 고려하여 수행된다.

응용분야

RAG 모델은 다양한 NLP 작업에 활용될 수 있으며, 특히 정보가 풍부한 오픈 도메인 질의응답(Open-Domain Question Answering), 자연어 이해(Natural Language Understanding), 챗봇(Chatbots) 등의 분야에서 유용하다.

장점

• 정확성과 관련성 향상 : RAG 모델은 관련 문서를 검색하여 정보를 기반으로 답변을 생성하기 때문에, 답변의 정확성과 관련성이 향상될 수 있다.
• 유연성 : 다양한 종류의 데이터와 질문에 적용될 수 있는 높은 유연성을 가진다.
• 지식 기반 학습 : RAG 모델은 대규모 데이터셋에서 검색한 정보를 활용하여 학습히기 때문에, 지식 기반 학습에 강점을 보인다.

한계

• 리소스 요구량 : 대규모 데이터셋에서 효율적인 검색과 순위 매기기를 수행하려면 상당한 계산 리소스가 필요할 수 있다.
• 검색 품질 : 최종 답변의 품질은 검색 단계에서 검색된 문서의 품질에 크게 의존한다. 검색 알고리즘의 성능이 중요하다.

RAG는 AI와 NLP 분야에서 중요한 연구주제이며, 지속적인 기술 발전으로 인해 응용 가능성이 확대되고 있다.