검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG) 기술은 Facebook AI Research(FAIR)에서 개발되었습니다. 이는 FAIR의 연구자들이 2020년에 발표한 논문 “Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks”에서 제안되었습니다. 이후 RAG 기술은 많은 자연어처리 연구 분야에서 많은 관심을 받고 있습니다. RAG는 기존의 자연어 생성 모델에서 검색 결과를 활용하여 보다 정확하고 일관성 있는 결과를 생성하는 기술입니다.
검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG)은 생성 모델과 검색 기반 모델을 결합한 기술입니다. 이 기술은 기존의 생성 모델의 한계점 중 하나인 지식의 부족을 극복하기 위해 검색 기반 모델을 통해 추가적인 지식을 수집하여 생성 모델의 답변에 반영합니다. 이를 통해 보다 정확하고 풍부한 답변을 생성할 수 있게 됩니다.
생성 모델은 학습 데이터에 나타나지 않은 맥락에서 일반화할 수 있는 능력이 한계가 있어, 학습 데이터에 대한 패턴 이외에는 적절한 응답을 생성하기 어려운 경우가 있습니다.
RAG는 이러한 한계를 극복하기 위해 검색 기반 모델을 결합합니다. 검색 기반 모델은 미리 수집된 대규모의 외부 지식 그래프를 이용하여 입력 문장과 관련 있는 정보를 추출하고, 이를 생성 모델의 입력으로 사용하여 적절한 응답을 생성합니다. 이를 통해 생성 모델이 예측하기 어려운 지식이나 정보를 활용할 수 있고, 보다 정확하고 일관된 응답을 생성할 수 있습니다.
예를 들어 설명하면, 남녀의 관계라는 주제에 대한 질문이 있다고 가정해보겠습니다.
만약 생성 모델만을 사용하여 질문에 대한 답변을 생성하려고 하면, 생성 모델은 질문에 대한 답변을 생성하기 위해 이전에 학습한 데이터를 기반으로 예측을 수행합니다. 그러나 생성 모델은 이전에 학습하지 않은 새로운 지식이나 정보에 대해서는 예측을 정확하게 수행하기 어렵습니다.
하지만 검색 증강 생성(RAG) 기술을 사용하면, 생성 모델과 함께 검색 기반 모델을 결합하여 이전에 학습하지 않은 새로운 지식이나 정보를 활용할 수 있습니다. 예를 들어, 남녀의 관계라는 주제에 대한 질문에 대한 답변을 생성할 때, 검색 기반 모델을 사용하여 관련된 문서나 뉴스 기사 등의 정보를 검색하고, 생성 모델과 결합하여 보다 정확하고 일관된 답변을 생성할 수 있습니다.
이러한 방식으로 검색 증강 생성(RAG) 기술은 생성 모델이 예측하기 어려운 지식이나 정보를 활용할 수 있고, 보다 정확하고 일관된 응답을 생성할 수 있게 됩니다.
검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG) 기술은 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다.
의료 분야에서는, 환자의 증상과 관련된 질문에 대한 답변을 생성하는 데 활용될 수 있습니다. 의료 전문가들은 RAG 모델을 학습시켜, 환자의 증상과 관련된 문서나 연구 논문 등에서 정보를 검색한 후, 이를 기반으로 질문에 대한 답변을 생성할 수 있습니다.
법률 분야에서는, RAG 모델을 활용하여 법률 문서 검색과 관련된 질문에 대한 답변을 생성할 수 있습니다. 이를 통해 변호사나 법률 전문가들은 빠르게 정보를 검색하고, 관련된 사례나 판례를 기반으로 법률 문제에 대한 답변을 생성할 수 있습니다.
이처럼 RAG 기술은 다양한 분야에서 정보 검색과 생성에 활용될 수 있으며, 전문 인공지능 서비스에서도 많이 활용되고 있습니다.
검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG) 기술과 검색엔진 이용.
검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG) 기술에는 검색엔진이 필요합니다. 이 기술에서는 먼저 검색 엔진을 사용하여 대량의 문서 또는 정보에서 적절한 문서나 정보를 검색합니다. 그런 다음, 검색된 문서나 정보를 생성 모델에 제공하여 보다 정확하고 일관된 응답을 생성합니다. 검색 엔진은 RAG 기술에서 중요한 역할을 담당하며, 검색 쿼리 처리 및 검색된 결과를 적절하게 전달하는 데 사용됩니다. RAG 기술에서는 대량의 문서나 정보에서 필요한 정보를 검색하기 위해 검색 엔진을 사용하며, 이를 통해 생성 모델이 예측하기 어려운 지식이나 정보를 보다 쉽게 활용할 수 있습니다.
검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG) 기술에는 검색엔진이 필요합니다. 이 기술에서는 먼저 검색 엔진을 사용하여 대량의 문서 또는 정보에서 적절한 문서나 정보를 검색합니다. 그런 다음, 검색된 문서나 정보를 생성 모델에 제공하여 보다 정확하고 일관된 응답을 생성합니다. 검색 엔진은 RAG 기술에서 중요한 역할을 담당하며, 검색 쿼리 처리 및 검색된 결과를 적절하게 전달하는 데 사용됩니다. RAG 기술에서는 대량의 문서나 정보에서 필요한 정보를 검색하기 위해 검색 엔진을 사용하며, 이를 통해 생성 모델이 예측하기 어려운 지식이나 정보를 보다 쉽게 활용할 수 있습니다.
검색 기반 모델과 생성 모델은 각각 다음과 같은 역할을 합니다.
- 검색 기반 모델: 검색 기반 모델은 데이터베이스에서 원하는 정보를 검색하고, 검색된 정보를 임베딩하여 벡터 공간에 매핑합니다. 이 때 검색 기반 모델로 Faiss와 Pyserini를 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 의료 정보에서 남녀 각각의 건강 문제에 대한 정보를 검색 기반 모델을 사용하여 찾아내고, 각각의 정보를 벡터로 매핑합니다.
- 생성 모델: 생성 모델은 검색된 정보를 바탕으로 요약, 질문 응답 등 다양한 자연어 생성 태스크를 수행합니다. 이 때 생성 모델로 Hugging Face Transformers 라이브러리를 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 검색 기반 모델에서 찾아낸 건강 정보를 바탕으로, 해당 건강 문제에 대한 자세한 설명을 제공하거나, 해당 문제와 관련된 질문에 대한 응답을 생성합니다.
따라서 검색 증강 생성(RAG) 기술은 검색 기반 모델로부터 검색된 정보를 생성 모델에 입력하여 보다 정확하고 일관된 응답을 생성할 수 있도록 합니다.
향후 RAG 기술의 현황과 발전 방향
현재까지는 Facebook AI Research의 RAG 기술이 가장 널리 알려진 RAG 기술입니다. 그러나 최근에는 다른 기업 및 연구자들도 RAG와 관련된 연구 및 개발을 수행하고 있습니다. 예를 들어, OpenAI에서는 GPT-3와 함께 RAG 모델을 사용하여 일부 벤치마크 작업에서 좋은 성능을 보였습니다. 또한, 구글의 연구자들은 T5와 함께 RAG 모델을 개발하고 있으며, Microsoft에서도 RAG와 관련된 연구를 수행하고 있습니다. 이러한 기업 및 연구자들은 각자의 방식으로 RAG 모델을 구현하고 활용하여, 향후 RAG 기술의 발전을 이끌어낼 것으로 기대됩니다.
RAG 기술의 발전 방향은 크게 두 가지로 볼 수 있습니다.
첫째, 검색 기반 모델과 생성 모델 간의 상호작용을 보다 개선하여 더욱 정확하고 효과적인 응답을 생성하는 것입니다. 예를 들어, 더 나은 검색 모델을 개발하거나 생성 모델의 학습 방식을 개선하여 더 나은 응답을 생성할 수 있도록 하는 등의 연구가 진행될 것입니다.
둘째, RAG 기술을 다양한 분야에 활용하는 방법을 연구하는 것입니다. 예를 들어, 의료 분야에서는 환자 진료 내역과 의학 논문 등을 검색 기반 모델에 활용하여 질병 진단과 치료 방법 등에 대한 전문적인 정보를 제공하는데 활용될 수 있습니다. 또한 법률 분야에서는 판례나 법률 관련 논문 등을 검색 기반 모델에 활용하여 전문가 수준의 법률 자문을 제공하는데 활용될 수 있습니다.
앞으로 RAG 기술은 보다 정확하고 효과적인 인공지능 서비스를 제공하는데 큰 역할을 할 것으로 기대됩니다.