RAG(검색 증강 생성)는 외부 지식베이스의 데이터를 통합해 대규모 언어 모델을 강화하여 재훈련 없이도 결과의 정확성과 관련성을 개선합니다. 따라서 효율성이 높고 특정 도메인에 맞게 적용할 수 있습니다.
검색 증강 생성이라는 용어는 Patrick Lewis가 2020년에 발표한 논문에서 처음 사용되었습니다. 이 논문에서 Lewis는 생성형 AI 모델을 외부 지식 소스와 통합하여 역량을 크게 확장하는 방법을 소개했습니다. 이러한 통합은 다양한 맥락에서 모델의 정확성과 적용 가능성을 향상시키도록 고안되었으며, RAG를 빠르게 확장되는 연구 및 응용 분야로 발전시켰습니다.
"검색 증강 생성"이라는 용어는 외부 데이터 검색을 통해 AI 모델의 생성 프로세스를 증강하는 방법론의 핵심 기능을 정확하게 설명합니다. 이 개념은 빠르게 주목을 받으며 학계와 상업 분야에서 널리 채택되었습니다. 오늘날 RAG는 연구 환경과 실제 응용 분야에서 수많은 AI 시스템을 뒷받침하고 있으며, 이는 생성형 모델의 활용과 개발 방식에 있어 중요한 진화를 의미합니다.
RAG는 웹 사이트, 데이터베이스, 문서 등 다양한 소스에서 데이터를 수집하는 것으로 시작합니다. 그런 다음 이 데이터는 모델이 검색하고 사용할 수 있는 형식으로 변환되어 일종의 외부 지식 라이브러리를 생성합니다.
LLM(대규모 언어 모델)은 인공 지능 발전의 최전선에 있으며, 특히 지능형 챗봇과 같은 자연어 처리 응용 분야에서 두드러집니다. 이 모델은 다양한 맥락에서 정확한 답변을 제공하는 것을 목표로 인간과 유사한 텍스트를 이해하고 생성하도록 설계되었습니다. 그러나 LLM에는 신뢰성에 영향을 미치는 몇 가지 내재적 문제가 있습니다.
LLM의 주요 문제 중 하나는 부정확하거나 오래되었거나 신뢰할 수 없는 소스를 기반으로 한 답변을 제공하는 경향이 있다는 것입니다. LLM은 고정된 데이터 세트에서 작동하기 때문에, LLM의 지식 수준은 마지막으로 훈련을 업데이트한 시점에 고정됩니다.
RAG은 응답을 생성하기 전에 신뢰할 수 있는 최신 외부 지식 소스를 활용하는 검색 메커니즘을 통합함으로써 이러한 문제를 해결합니다. 이 접근 방식은 검증된 데이터에 기반한 응답을 보장하면서 LLM이 제공하는 정보의 정확성과 관련성을 높입니다. 이를 통해 RAG은 AI 애플리케이션에 대한 사용자 신뢰와 통제력을 향상시킵니다.
검색 증강 생성은 AI 기반 작업의 정확성과 개인화를 강화하여 다양한 비즈니스 기능을 혁신하고 있습니다. 다음은 RAG이 큰 영향을 미치고 있는 몇 가지 주요 사용 사례입니다.
RAG 기술은 더 정확하고 상황에 맞는 응답을 제공하는 고급 챗봇과 가상 어시스턴트를 통해 고객 서비스를 혁신합니다. 이러한 AI 시스템은 신뢰할 수 있는 소스의 최신 정보와 데이터에 액세스하여 고객 문의에 대한 신속하고 개인화된 솔루션을 제공할 수 있습니다. 이 역량은 응답 속도를 향상시키고 고객 만족도와 운영 효율성을 높입니다.
RAG은 기업이 블로그 게시물, 기사, 제품 설명과 같은 관련성 높은 고품질의 콘텐츠를 제작하는 데도 도움을 줍니다. RAG은 다양한 외부 및 내부 소스에서 데이터를 끌어오고 통합하는 기능을 활용하여 콘텐츠가 흥미롭고 검증된 정보로 풍부하도록 보장합니다. 이를 통해 콘텐츠 개발 프로세스에서 상당한 시간과 자원을 절약할 수 있습니다.
RAG은 뉴스 매체, 업계 보고서, 소셜 미디어 등 다양한 온라인 소스의 정보를 수집하고 분석하여 철저한 시장 조사를 수행하는 데 매우 유용합니다. 이를 통해 기업은 시장 추세를 앞서 나가고, 현재 시장 역학과 소비자 행동에 부합하도록 데이터에 기반한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
RAG을 활용하면 사양 및 인벤토리 수준을 포함한 제품 정보에 액세스하고 이를 전달할 수 있는 가상 어시스턴트를 제공하여 판매 프로세스를 크게 향상시킬 수 있습니다. 고객의 질문에 실시간으로 답변하고 선호도와 사전 상호작용을 바탕으로 개인화된 추천을 제공할 수 있습니다. 다양한 채널에서 리뷰와 피드백을 가져와 소비자가 정보를 바탕으로 구매 결정을 내리도록 도움을 줄 수 있습니다.
RAG은 쉽게 접근할 수 있는 중앙 지식 허브를 만들어 직원 경험을 개선할 수 있습니다. 내부 데이터베이스와 통합된 RAG은 회사 정책부터 운영 절차에 이르기까지 모든 것에 대한 정확한 최신 정보를 직원들에게 제공합니다. 이를 통해 직원들이 더 많은 정보를 바탕으로 업무를 수행하고 정보 검색에 소요되는 시간을 줄여 내부 프로세스를 간소화할 수 있습니다.
RAG과 시맨틱 검색은 모두 LLM을 향상시키지만, 그 기능은 다릅니다. RAG은 LLM을 외부 지식 소스와 통합하여 정확하고 관련성 있는 답변을 생성하도록 지원합니다. 정확한 최신 정보가 필요한 고객 지원이나 콘텐츠 생성 등의 응용 분야에서 특히 유용합니다.
그러나 시맨틱 검색은 질문의 의도와 상황별 의미를 이해하는 데 중점을 두고, 자연어 이해를 사용하여 대규모 데이터베이스를 탐색하고 사용자 문의와 의미적으로 일치하는 정보를 검색합니다.
RAG은 외부 데이터를 활용하여 LLM 출력을 보강하는 반면, 시맨틱 검색은 데이터 검색 프로세스를 자동화하여 단어 임베딩 및 문서 청킹과 같은 복잡한 작업을 처리합니다. 이렇게 하면 데이터 준비에 투입되는 수작업을 줄이고 LLM이 사용하는 정보의 관련성과 품질을 보장할 수 있습니다.
RAG과 시맨틱 검색은 모두 검색과 생성 프로세스를 개선함으로써 AI 애플리케이션의 기능과 정확성을 향상시킵니다.
RAG은 아키텍처 내의 몇 가지 중요한 구성요소를 사용하여 LLM의 기능을 강화합니다.
- 오케스트레이션 레이어
이 구성요소는 RAG 시스템 내에서 중앙 조정자 역할을 하며, 대화 이력과 같은 관련 메타데이터와 함께 사용자의 입력을 처리합니다. 오케스트레이션 레이어는 LLM에 쿼리를 전달하고 생성된 응답의 전달을 처리합니다. 이 레이어는 일반적으로 시스템 전체에서 원활한 작동을 보장하기 위해 Python으로 작성된 다양한 도구와 사용자 지정 스크립트를 통합합니다. - 검색 도구
검색 도구는 LLM의 응답을 고정하고 알리는 데 필요한 맥락을 얻는 데 필수적입니다. 검색 도구에는 지식베이스 역할을 하는 데이터베이스와 관련 정보를 가져오는 API 기반 시스템이 포함됩니다. 이러한 도구는 응답에 사실적 기반을 제공하여 정확성과 상황별 관련성을 보장합니다. - LLM
대규모 언어 모델 자체는 검색된 프롬프트와 정보를 기반으로 응답을 생성하는 핵심 구성요소입니다. OpenAI와 같은 외부 공급업체에서 호스팅하든 내부적으로 운영하든, LLM은 방대한 데이터로 훈련된 매개변수를 사용하여 미묘한 차이를 포착하고 상황에 맞는 적절한 결과를 산출합니다.
검색 기반 증강 생성을 구현하는 데는 조직이 해결해야 할 일련의 과제가 수반됩니다. 알아두어야 할 몇 가지 주요 사항은 다음과 같습니다.
비교적 새로운 기술인 RAG을 효과적으로 구현하려면 심층적인 이해와 숙련된 인력이 필요합니다. 이러한 최신성은 배포와 기존 시스템과의 통합에서 불확실성을 초래할 수 있습니다.
RAG을 기존 인프라에 통합하는 데는 기술과 교육에 대한 선행 투자가 수반되는 경우가 많습니다. 조직은 특정 자원과 전문 지식을 확보하는 과정에서 상당한 초기 비용을 부담해야 할 수 있습니다.
RAG 시스템에서 사용할 데이터를 모델링하고 구조화하는 가장 효과적인 방법을 결정하는 것이 중요합니다. 여기에는 조직의 요구 사항과 LLM의 역량에 부합하는 올바른 데이터 소스와 형식을 선택하는 것이 포함됩니다.
RAG을 활용하는 프로세스에 대한 명확한 요구 사항을 설정하는 것이 필수적입니다. 여기에는 RAG 기반 애플리케이션을 구현할 때 기대되는 목표와 결과를 정의하는 것이 포함됩니다.
RAG 시스템에서 생성되는 결과물의 잠재적인 부정확성을 해결하기 위한 프로세스를 만드는 것이 중요합니다. 즉, 응답의 신뢰성을 향상시키기 위해 오류를 식별 및 수정하고 오류로부터 학습하는 메커니즘을 개발해야 합니다.
RAG은 AI 시스템의 역량을 크게 향상시킬 수 있는 몇 가지 강력한 이점을 제공합니다.
- 효율적이고 비용 효과적인 구현
RAG을 사용하면 조직이 모델을 광범위하게 재훈련할 필요 없이 기존 데이터베이스와 지식 소스를 활용할 수 있습니다. 즉, 구현이 시간과 비용 면에서 효율적입니다. - 정확한 최신 정보
RAG은 실시간으로 신뢰할 수 있는 출처에서 정보를 검색하여 응답을 생성하는 데 사용되는 데이터가 정확하고 최신 상태임을 보장함으로써 결과물의 품질을 향상시킵니다. - 사용자 신뢰도 향상
RAG 시스템이 제공하는 정보의 정확성과 관련성은 사용자 신뢰를 구축하는 데 도움이 되는데, 이는 응답이 더 신뢰할 수 있고 검증된 데이터를 기반으로 하기 때문입니다. - 개발자의 통제력 강화
개발자는 RAG을 통해 AI 시스템이 생성하는 응답을 효과적으로 통제할 수 있습니다. 또한 정보를 검색할 소스를 지정하고 특정한 요구와 상황에 맞게 출력을 조정할 수 있습니다. - 부정확한 응답 및 환각 감소
RAG은 사실에 근거한 데이터를 바탕으로 응답을 제공하여 AI 용어에서 흔히 "환각(hallucination)"이라고 부르는 부정확하거나 조작된 응답을 생성할 가능성을 크게 줄여줍니다. - 관련성 높은 도메인별 응답 제공
RAG은 특정 산업 지식이나 전문 영역에 기반한 맞춤형 응답을 제공하는 데도 탁월합니다. 따라서 목표로 삼은 응용 분야에 매우 효과적입니다. - 훈련의 용이함
RAG 모델은 기존 지식베이스와 데이터를 활용하기 때문에 훈련이 더 간단하고, 훈련 과정의 복잡성과 자원 집약도를 줄일 수 있습니다.
다음은 RAG 작동 방식에 대한 단계별 설명입니다.
RAG는 웹 사이트, 데이터베이스, 문서 등 다양한 소스에서 데이터를 수집하는 것으로 시작합니다. 그런 다음 이 데이터는 모델이 검색하고 사용할 수 있는 형식으로 변환되어 일종의 외부 지식 라이브러리를 생성합니다.
사용자가 질문을 하면 RAG은 이 질문을 검색 가능한 형태로 바꾸고 지식 라이브러리에서 가장 관련성이 높은 정보를 찾습니다. 예를 들어, 누군가 휴가 잔여 일수에 대해 질문하면 RAG은 회사의 휴가 정책과 질문자의 휴가 기록을 찾아서 사용합니다.
다음으로, RAG은 사용자의 원래 질문과 방금 찾은 정보를 결합합니다. 이렇게 결합된 정보는 LLM에 제공되며, LLM은 이 정보를 사용하여 더 정확하고 유용한 답변을 제공합니다.
답변의 관련성을 유지하기 위해 RAG은 외부 데이터 소스를 정기적으로 업데이트합니다. 이 작업은 자동으로 또는 예약된 시간에 수행되어 사용하는 정보가 항상 최신 상태로 유지되도록 할 수 있습니다.
RAG(검색 증강 생성) 시스템을 구현하는 데는 몇 가지 핵심 단계가 포함됩니다. RAG 시스템은 이 단계를 수행함으로써 내부 지식뿐만 아니라 최신 외부 데이터에 기반한 응답을 생성하는 LLM의 능력을 효과적으로 향상시킵니다.
첫 번째 단계는 RAG 시스템에서 사용할 데이터를 수집하고 준비하는 것입니다. 그런 다음 일관성과 정확성을 보장하기 위해 데이터를 정리하고 올바르게 형식을 지정해야 합니다. 이 단계에서 중복을 제거하고 데이터 품질 문제를 해결해야 할 수 있습니다.
데이터가 준비되면 검색이 가능하도록 인덱싱해야 합니다. 즉, 데이터베이스나 검색 인덱스에서 구조화된 형식을 만들어 각 데이터에 특정 키워드를 태그로 지정하거나 수치적 표현으로 변환합니다. 이 인덱싱 프로세스는 이후 단계에서 시스템이 관련 정보를 얼마나 효율적으로 검색할 수 있는지를 결정합니다.
데이터가 인덱싱되면 RAG 시스템은 이제 사용자 쿼리를 기반으로 관련 정보를 검색할 수 있습니다. 이 단계에는 쿼리 또는 쿼리의 특정 키워드를 인덱싱된 데이터와 일치시키는 작업이 포함됩니다. 가장 관련성이 높고 정확한 데이터를 검색하여 응답을 생성하는 데 고급 알고리즘이 사용됩니다.
마지막으로 검색된 데이터를 LLM의 워크플로우에 통합합니다. 이 단계에서는 사용자 입력과 함께 검색된 데이터를 입력 프롬프트의 일부로 받아들이도록 LLM을 구성합니다. 그러면 LLM은 사전 학습된 지식과 새로 검색된 외부 데이터를 모두 사용하여 더 정확한 응답을 생성합니다.
RAG 시스템의 성능을 향상시키기 위해 다음 전략을 고려하세요.
고품질 데이터 제공
정제되고 정확한 데이터는 흔히 발생하는 "가비지 인, 가비지 아웃" 문제를 방지하는 데 도움이 됩니다. 여기에는 관련 없는 마크업을 제거하고 데이터가 최신 상태인지 확인하는 작업이 포함됩니다. 또한 중요한 스프레드시트 헤더를 보존하는 등 데이터의 무결성을 유지하는 작업도 포함됩니다. 고품질 데이터는 LLM이 관련 응답을 이해하고 생성하는 능력을 향상시킵니다.다양한 크기의 텍스트 청크로 실험
데이터가 청크로 분할되는 방식은 RAG 시스템의 성능에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 청크가 작으면 맥락이 부족할 수 있고, 청크가 크면 모델이 효율적으로 처리하기 어려울 수 있습니다. 다양한 청크 크기를 테스트하면 시스템에 부담을 주지 않으면서 맥락을 유지하는 최적의 균형을 찾는 데 도움이 될 수 있습니다.시스템 프롬프트 업데이트
LLM을 작동시키는 데 사용하는 프롬프트는 LLM의 출력에 영향을 줄 수 있습니다. 결과가 만족스럽지 않다면 프롬프트를 수정하여 모델이 제공된 데이터를 해석하고 활용하는 방식을 더 구체적으로 명시하는 것이 좋습니다. 이를 위해서는 문맥을 명확히 하거나 문구를 조정하여 모델의 초점을 유도해야 할 수 있습니다.벡터 저장소 결과 필터링
벡터 저장소에서 검색된 결과를 필터링하면 관련성과 정확성을 높일 수 있습니다. 예를 들어, 문서 유형이나 발행 날짜와 같은 메타데이터를 기반으로 특정 유형의 문서를 제외하거나 우선순위를 지정하는 필터를 설정할 수 있습니다. 이렇게 하면 쿼리와 가장 관련성이 높은 정보가 검색됩니다.다른 임베딩 모델 사용해 보기
임베딩 모델마다 데이터를 처리하고 표현하는 방식이 다를 수 있습니다. 다양한 모델을 실험해 보면 어떤 모델이 특정 요구 사항에 가장 적합한지 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 데이터 세트를 사용해 자체 임베딩 모델을 미세 조정하여 특정 용어와 해당 분야의 뉘앙스에 맞게 모델을 조정할 수 있습니다.
이러한 전략을 신중하게 구현함으로써 RAG 시스템의 효율성과 정확성을 크게 향상시켜 성능을 개선하고 더 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있습니다.
현재 검색 증강 생성은 더 상황에 맞는 응답을 제공함으로써 대화형 AI 애플리케이션의 역량을 향상시키는 데 상당한 진전을 이루고 있습니다. 그러나 향후 RAG의 잠재적인 응용 분야는 현재 사용 범위를 훨씬 뛰어넘습니다.
앞으로 RAG 기술은 생성형 AI가 정보를 제공할 뿐만 아니라 사용자 입력 및 외부 데이터의 맥락에 따라 적절한 조치를 취하는 데까지 발전할 수 있습니다. 예를 들어, RAG으로 강화된 AI는 다양한 옵션을 분석하여 최적의 휴가를 위한 숙박 시설을 찾고, 특정 이벤트 기간 동안 자동으로 숙소를 예약하고, 관련 여행 일정을 처리할 수도 있습니다. 이 모든 것이 사용자의 요청에 대한 응답으로 이루어집니다.
물론 RAG은 더 복잡한 정보 영역에서 상호작용의 깊이를 더 발전시킬 수도 있습니다. 예를 들어, RAG은 직원에게 학자금 지원 정책에 대한 정보를 제공하는 것뿐만 아니라 직원의 경력 목표와 이전 교육에 부합하는 적절한 교육 프로그램에 대한 상세하고 개인화된 조언을 통합할 수 있습니다. 또한 이러한 프로그램에 대한 신청 절차를 지원하고 환급 요청 개시와 같은 후속 관리 작업을 관리할 수 있습니다.
RAG 기술의 성숙도가 계속 높아짐에 따라 RAG을 AI에 통합하여 자동 지원 및 의사 결정 지원의 지평을 넓힐 수 있습니다.
RAG은 다양한 산업 분야에서 AI의 역량을 강화하도록 고안되었습니다. ServiceNow ServiceNow AI Platform은 머신 러닝 및 자연어 이해와 같은 AI 기술을 통합하여 운영을 간소화하고, 작업을 자동화하며, 의사 결정 과정을 개선합니다. RAG 시스템을 통해 ServiceNow는 더욱 정확하고 상황을 인식하는 AI 솔루션을 제공하여 다양한 워크플로우에서 생산성과 효율성을 높일 수 있습니다.
지금 ServiceNow 데모를 시청하고 ServiceNow가 고급 AI 기술로 비즈니스 운영을 어떻게 혁신할 수 있는지 자세히 알아보세요.