본 아티클은 IBM이 유튜브에 게시한 영상을 바탕으로 작성 했습니다. 내용이 도움이 되었다면 원본 영상도 참고해보시기 바랍니다.
대형 언어 모델(LLM)이란?
최근 AI 분야에서 대형 언어 모델(Large Language Model, LLM)은 다양한 산업에서 혁신적인 변화를 이끌고 있습니다. GPT 시리즈와 같은 LLM은 챗봇, 고객 서비스, 콘텐츠 작성 등 광범위한 영역에서 활약하며 업무 효율성을 크게 높이고 있습니다. 그러나 이런 뛰어난 성능에도 불구하고, LLM은 때로 예상치 못한 오류를 범할 수 있습니다. 예를 들어, 잘못된 사실을 자신감 있게 제시하거나 구식 정보를 기반으로 잘못된 답변을 생성하는 경우가 있습니다.
LLM의 문제점과 한계
LLM의 주요 한계는 정보의 출처가 불분명하거나 최신성이 떨어진다는 것입니다. 한 사례로, 사용자가 “태양계에서 가장 많은 위성을 가진 행성은 무엇인가?“라는 질문을 했을 때, 구형 데이터를 기반으로 목성을 잘못된 정답으로 제시할 수 있습니다. 이러한 상황은 모델이 학습 당시 데이터를 기반으로만 답을 제공하기 때문에 발생합니다. 따라서 최신 정보가 빠르게 변하는 분야에서는 LLM만으로 정확한 답변을 기대하기 어렵습니다.
또한, LLM은 자신이 제공하는 정보의 출처를 명시하지 않고, 오직 학습된 내용을 기반으로 답변을 생성합니다. 이로 인해 사용자는 답변의 신뢰성을 확인하기 어렵고, 잘못된 정보를 쉽게 믿게 될 위험이 존재합니다.
RAG 프레임워크란?
이러한 문제점을 해결하기 위해 등장한 접근법이 바로 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG)입니다. RAG는 대형 언어 모델의 강력한 생성 능력과 정보 검색 기술을 결합하여 정보의 신뢰성과 최신성을 보장하는 시스템입니다.
RAG의 작동 원리
RAG는 LLM에게 참고 자료를 제공하는 것과 비슷합니다. RAG도 보통의 LLM과 비슷하게 사용자가 질문을 입력하면 즉시 관련 정보를 검색하는 과정으로 시작됩니다. 이 과정에서 사용자가 사전에 입력한 참고 자료를 검색하여 답변을 할 수도 있고, 회사 내부의 문서, 정책, 규정 등과 같은 비공개 데이터 저장소에서 이루어질 수 있습니다. 더 나아가서 인터넷과 같은 공개된 데이터를 참고해 최신 정보를 반영해 답변하는 것 또한 RAG라고 말할 수 있습니다. RAG 프레임워크를 통해 LLM은 사전에 학습된 정보에 사용자가 제공한 참고 자료와 최신 정보를 더해 더 정확하고 신뢰할 수 있는 답변을 생성합니다. 이를 통해 사용자는 항상 최신의 검증된 정보를 기반으로 답변을 받을 수 있습니다.
RAG 프레임워크의 주요 장점
최신 정보 제공
RAG는 새로운 정보가 발생할 때마다 전체 모델을 재학습하지 않아도 됩니다. 대신 데이터 저장소만 업데이트하면 즉각적으로 최신 정보를 반영할 수 있습니다. 예를 들어, 최근 발표된 연구 결과나 정책 변경 사항도 즉시 적용하여 정확한 답변을 제공할 수 있습니다.
신뢰성 향상
RAG 시스템은 정보의 출처를 명시하거나 근거를 제시할 수 있습니다. 예를 들어, NASA와 같은 신뢰할 수 있는 기관에서 제공한 데이터를 활용하여 답변을 구성할 수 있습니다. 이렇게 답변에 명확한 출처와 근거를 제공함으로써 사용자는 보다 신뢰할 수 있는 정보를 얻을 수 있습니다.
부정확한 답변 방지
LLM은 자신이 잘 모르는 질문에 대해 무리하게 잘못된 답변을 제공하는 대신, RAG 프레임워크 내에서 확실한 근거가 없으면 “모르겠다”라고 대답할 수 있도록 훈련됩니다. 이를 통해 부정확하거나 오도된 정보를 제공하는 위험을 최소화합니다.
RAG 프레임워크의 한계점
그러나 RAG도 완벽한 솔루션은 아닙니다. 특히 정보 검색 기능의 성능이 낮으면 답변이 가능한 질문임에도 불구하고 제대로 된 응답을 제공하지 못할 수 있습니다. 즉, 관련 정보를 제대로 검색하지 못하는 경우 RAG 시스템 전체의 신뢰성과 효율성이 저하될 가능성이 있습니다.
이러한 이유로 많은 연구자들이 검색 기능과 생성 기능 모두의 품질을 지속적으로 개선하는 작업을 병행하고 있습니다.
RAG의 미래
RAG 프레임워크는 이미 다양한 산업과 분야에서 점차 중요성이 증가하고 있습니다. 앞으로도 데이터의 정확성과 최신성을 높이기 위한 다양한 연구와 기술 개발이 계속될 것으로 기대됩니다. 사용자는 더욱 정확하고 믿을 수 있는 AI 답변을 경험하게 될 것이며, 기업과 조직은 이를 통해 더 나은 의사 결정과 업무 효율성을 실현할 수 있을 것입니다.
검색 증강 생성(RAG)는 정보의 신뢰성과 최신성을 보장하는 새로운 시대의 AI 혁신입니다.
본 아티클은 IBM이 유튜브에 게시한 영상을 바탕으로 작성 했습니다. 내용이 도움이 되었다면 원본 영상도 참고해보시기 바랍니다.
대형 언어 모델(LLM)이란?
최근 AI 분야에서 대형 언어 모델(Large Language Model, LLM)은 다양한 산업에서 혁신적인 변화를 이끌고 있습니다. GPT 시리즈와 같은 LLM은 챗봇, 고객 서비스, 콘텐츠 작성 등 광범위한 영역에서 활약하며 업무 효율성을 크게 높이고 있습니다. 그러나 이런 뛰어난 성능에도 불구하고, LLM은 때로 예상치 못한 오류를 범할 수 있습니다. 예를 들어, 잘못된 사실을 자신감 있게 제시하거나 구식 정보를 기반으로 잘못된 답변을 생성하는 경우가 있습니다.
LLM의 문제점과 한계
LLM의 주요 한계는 정보의 출처가 불분명하거나 최신성이 떨어진다는 것입니다. 한 사례로, 사용자가 “태양계에서 가장 많은 위성을 가진 행성은 무엇인가?“라는 질문을 했을 때, 구형 데이터를 기반으로 목성을 잘못된 정답으로 제시할 수 있습니다. 이러한 상황은 모델이 학습 당시 데이터를 기반으로만 답을 제공하기 때문에 발생합니다. 따라서 최신 정보가 빠르게 변하는 분야에서는 LLM만으로 정확한 답변을 기대하기 어렵습니다.
또한, LLM은 자신이 제공하는 정보의 출처를 명시하지 않고, 오직 학습된 내용을 기반으로 답변을 생성합니다. 이로 인해 사용자는 답변의 신뢰성을 확인하기 어렵고, 잘못된 정보를 쉽게 믿게 될 위험이 존재합니다.
RAG 프레임워크란?
이러한 문제점을 해결하기 위해 등장한 접근법이 바로 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG)입니다. RAG는 대형 언어 모델의 강력한 생성 능력과 정보 검색 기술을 결합하여 정보의 신뢰성과 최신성을 보장하는 시스템입니다.
RAG의 작동 원리
RAG는 LLM에게 참고 자료를 제공하는 것과 비슷합니다. RAG도 보통의 LLM과 비슷하게 사용자가 질문을 입력하면 즉시 관련 정보를 검색하는 과정으로 시작됩니다. 이 과정에서 사용자가 사전에 입력한 참고 자료를 검색하여 답변을 할 수도 있고, 회사 내부의 문서, 정책, 규정 등과 같은 비공개 데이터 저장소에서 이루어질 수 있습니다. 더 나아가서 인터넷과 같은 공개된 데이터를 참고해 최신 정보를 반영해 답변하는 것 또한 RAG라고 말할 수 있습니다. RAG 프레임워크를 통해 LLM은 사전에 학습된 정보에 사용자가 제공한 참고 자료와 최신 정보를 더해 더 정확하고 신뢰할 수 있는 답변을 생성합니다. 이를 통해 사용자는 항상 최신의 검증된 정보를 기반으로 답변을 받을 수 있습니다.
RAG 프레임워크의 주요 장점
최신 정보 제공
RAG는 새로운 정보가 발생할 때마다 전체 모델을 재학습하지 않아도 됩니다. 대신 데이터 저장소만 업데이트하면 즉각적으로 최신 정보를 반영할 수 있습니다. 예를 들어, 최근 발표된 연구 결과나 정책 변경 사항도 즉시 적용하여 정확한 답변을 제공할 수 있습니다.
신뢰성 향상
RAG 시스템은 정보의 출처를 명시하거나 근거를 제시할 수 있습니다. 예를 들어, NASA와 같은 신뢰할 수 있는 기관에서 제공한 데이터를 활용하여 답변을 구성할 수 있습니다. 이렇게 답변에 명확한 출처와 근거를 제공함으로써 사용자는 보다 신뢰할 수 있는 정보를 얻을 수 있습니다.
부정확한 답변 방지
LLM은 자신이 잘 모르는 질문에 대해 무리하게 잘못된 답변을 제공하는 대신, RAG 프레임워크 내에서 확실한 근거가 없으면 “모르겠다”라고 대답할 수 있도록 훈련됩니다. 이를 통해 부정확하거나 오도된 정보를 제공하는 위험을 최소화합니다.
RAG 프레임워크의 한계점
그러나 RAG도 완벽한 솔루션은 아닙니다. 특히 정보 검색 기능의 성능이 낮으면 답변이 가능한 질문임에도 불구하고 제대로 된 응답을 제공하지 못할 수 있습니다. 즉, 관련 정보를 제대로 검색하지 못하는 경우 RAG 시스템 전체의 신뢰성과 효율성이 저하될 가능성이 있습니다.
이러한 이유로 많은 연구자들이 검색 기능과 생성 기능 모두의 품질을 지속적으로 개선하는 작업을 병행하고 있습니다.
RAG의 미래
RAG 프레임워크는 이미 다양한 산업과 분야에서 점차 중요성이 증가하고 있습니다. 앞으로도 데이터의 정확성과 최신성을 높이기 위한 다양한 연구와 기술 개발이 계속될 것으로 기대됩니다. 사용자는 더욱 정확하고 믿을 수 있는 AI 답변을 경험하게 될 것이며, 기업과 조직은 이를 통해 더 나은 의사 결정과 업무 효율성을 실현할 수 있을 것입니다.
검색 증강 생성(RAG)는 정보의 신뢰성과 최신성을 보장하는 새로운 시대의 AI 혁신입니다.