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RAG와 LLM: 미래 AI의 핵심 기술

일반 리포트 2025년 01월 08일
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목차

  1. 요약
  2. RAG와 LLM의 개념
  3. LLM의 문제점
  4. RAG의 동향과 발전
  5. RAG의 작동 흐름
  6. 프롬프트 엔지니어링과 RAG
  7. RAG의 평가 및 한계
  8. 결론

1. 요약

  • 이 리포트는 Retrieval-Augmented Generation(RAG)과 대규모 언어 모델(LLM)의 개념 및 활용 동향을 분석합니다. RAG는 LLM의 환각 문제와 정보의 최신성 부족을 해결하기 위한 혁신적인 접근 방식으로, 외부 데이터베이스에서 정보를 검색하여 더욱 신뢰성 높은 답변을 생성하는 데 기여하고 있습니다. LLM은 방대한 데이터 학습을 통해 자연어 처리의 가능성을 크게 확장했으나, 여전히 특정 도메인에서 성능 저하 및 불완전한 정보 제공의 한계를 보입니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 RAG와 LLM의 조합은 중요한 기술적 동향으로, 프롬프트 엔지니어링 등의 기술이 협력하여 문제점을 줄이고 성능을 최적화하고 있습니다. 또한 RAG의 기본 및 고급 아키텍처와 평가 방법을 통해 정보 검색의 질과 답변의 신뢰성을 높이는 방법들이 논의됩니다.

2. RAG와 LLM의 개념

  • 2-1. RAG의 정의와 작동 방식

  • RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 LLM이 검색된 결과에 근거하여 답변하는 방식입니다. RAG는 LLM의 한계를 극복하기 위해 제안된 혁신적인 접근 방식으로, 외부 데이터베이스에서 관련 정보를 검색하고, 이를 바탕으로 답변을 생성하는 구조로 되어 있습니다. RAG의 작동 방식은 다음과 같이 단계별로 이루어집니다. 첫 번째 단계는 데이터 임베딩 및 벡터 DB 구축으로, 텍스트 데이터를 벡터 형식으로 변환하여 벡터 DB를 구축합니다. 두 번째 단계는 쿼리 벡터화 및 관련 정보 추출로, 사용자의 질문을 벡터화하여 벡터 DB에서 상위 K개의 항목을 찾고 이를 LLM에 제공합니다. 마지막으로, LLM을 통한 답변 생성 단계가 있습니다. RAG는 최신 정보 검색 및 생성형 AI를 결합하여 더욱 정확하고 신뢰할 수 있는 답변을 생성할 수 있습니다. RAG의 주요 장점으로는 외부 데이터베이스를 활용하여 시간과 비용을 줄이고, 높은 일반성을 유지하면서도 답변의 출처를 제시하여 신뢰도를 높이는 점이 있습니다.

  • 2-2. LLM의 발전 및 한계

  • 대규모 언어 모델(LLM)의 등장은 인공지능의 잠재력을 크게 확장했습니다. LLM은 방대한 양의 데이터를 기반으로 학습하여 인간 수준의 텍스트 생성을 가능케 했습니다. 그러나, LLM은 '할루시네이션' 문제를 포함한 여러 가지 한계에 직면해 있습니다. 이러한 문제는 주로 LLM이 부정확하고 불완전한 답변을 제공하게 만드는 요인으로 작용하며, 데이터의 최신성이나 출처의 투명성 확보 또한 어려움이 있습니다. 예를 들어, LLM은 학습 시점 이후의 정보에 대한 접근이 제한되어 있으며, 특정 도메인 지식에 대한 작업에서 부족한 성능을 나타냅니다. 이러한 한계는 실상 RAG의 필요성을 더욱 부각시킵니다. RAG는 LLM과 함께 사용되어 이러한 한계를 극복하고 정보 검색의 질을 향상시키는 데 기여할 수 있는 유망한 방법입니다.

3. LLM의 문제점

  • 3-1. LLM의 환각(Hallucination) 문제

  • 대규모 언어 모델(LLM)은 실제 데이터와 연관이 없는 정보를 생성하는 '환각' 현상으로 인해 여러 가지 문제를 겪고 있습니다. 이러한 현상은 특히 소규모 LLM이나 특정 도메인에 대한 사전 학습이 부족한 경우 더욱 두드러집니다. 예를 들어, LLM이 역사적 사건에 대해 잘못된 날짜를 제시하거나 존재하지 않는 인물에 대한 이야기를 만들어내는 경우가 이에 해당합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 프롬프트 엔지니어링, 검색 증강 생성(RAG) 기술 등이 제안되고 있으며, 이들은 모델이 보다 정확하고 관련성 높은 응답을 제공하도록 돕는 중요한 기술입니다.

  • 3-2. 특정 도메인에서의 성능 저하

  • LLM의 성능은 특정 도메인에 대한 정보가 부족할 경우 현저히 저하될 수 있습니다. 예를 들어, 의학적 또는 금융 지식이 요구되는 질문에 대해 일반 LLM이 응답할 경우 정확하지 않거나 오해의 소지가 있는 정보를 제공하는 위험이 있습니다. 이러한 성능 저하는 LLM이 학습할 수 있는 데이터의 종류와 질에 크게 의존하며, 특정 도메인에 대한 전문 지식이 요구되는 상황에서는 더욱 두드러지게 나타납니다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위해 LLM을 특정 도메인에 맞추어 추가적인 학습을 시키거나, 입력 데이터를 보다 정교하게 조정하는 등의 방법이 연구되고 있습니다.

4. RAG의 동향과 발전

  • 4-1. RAG의 발전 배경

  • RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 LLM이 환각(hallucination) 및 최신 데이터 부족과 같은 문제를 해결하기 위해 개발된 방식입니다. LLM은 많은 순간에서 인공지능의 가능성을 보여주었으나, 사용자들에게 제공되는 답변의 정확성과 완전성에 대한 문제를 내포하고 있습니다. RAG는 이러한 문제를 해결하기 위해, 외부 데이터베이스와의 연계를 통해 신뢰성 있는 정보에 기반한 답변을 생성하는 혁신적인 접근 방식으로 정의됩니다. RAG는 사용자 질문에 대한 관련 정보를 검색하고, 이를 기반으로 LLM이 적절한 답변을 생성함으로써, 인공지능 대화 시스템의 효율성과 정확성을 높이는데 기여하고 있습니다.

  • 4-2. RAG의 기본 및 고급 아키텍처

  • RAG의 기본 아키텍처는 크게 검색, 증강, 생성의 세 단계로 이루어져 있으며, 각 단계는 사용자 질문에 대한 정확한 답변을 제공하기 위해 협력합니다. 기본 RAG 구조는 인덱싱, 검색 및 생성 과정을 포함하여, 이러한 과정에서 발생할 수 있는 불필요한 반복과 잘못된 문맥 통합 문제를 해결하고자 합니다. 반면, 고급 RAG는 이러한 기본 RAG의 문제점을 개선하기 위한 다양한 기술적 조치를 포함합니다. 검색 전 과정에서 데이터 인덱싱 최적화, 정밀 조정 임베딩 및 메타데이터 추가 등의 방법을 활용하여 RAG 파이프라인의 효율성을 극대화하고 있습니다. 또한, 검색 후 과정에서는 쿼리와의 관련성을 재평가하고 효율적으로 답변을 생성하는 방식을 채택하고 있으며, 이는 성능향상에 기여하고 있습니다.

5. RAG의 작동 흐름

  • 5-1. RAG의 기본 수행 흐름

  • RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 LLM이 검색된 결과에 근거하여 사용자의 질문에 대한 답변을 생성하는 방식을 의미합니다. RAG는 외부 데이터베이스에서 정보를 검색하고, 검색된 정보를 기반으로 LLM이 답변을 생성하는 구조를 가지고 있습니다. RAG의 작동 방식은 크게 세 단계로 나눌 수 있습니다: 1. **데이터 임베딩 및 벡터 DB 구축**: RAG의 첫 번째 단계는 텍스트 데이터를 벡터 형식으로 변환하여 벡터 데이터베이스를 구축하는 것입니다. 이는 마치 사서가 방대한 양의 책을 정리하여 도서관에 보관하는 것과 유사합니다. 2. **쿼리 벡터화 및 관련 정보 추출**: 사용자의 질문을 벡터화하고, 벡터 DB를 대상으로 다양한 검색 기법을 통해 가장 관련성이 높은 정보를 추출합니다. 이는 사용자가 도서관에 방문하여 질문을 했을 때 사서가 관련된 책을 찾아주는 과정과 비슷합니다. 3. **LLM을 통한 답변 생성**: 추출된 정보와 사용자의 질문을 바탕으로 LLM이 새로운 답변을 생성합니다. 이는 사용자가 책을 통해 새로운 지식을 얻은 후 자신의 생각을 바탕으로 새로운 아이디어를 창출하는 것과 같은 맥락입니다. 이러한 구조를 통해 RAG는 LLM의 가장 큰 한계로 지적되는 환각 문제를 완화하고, 보다 신뢰할 수 있는 답변을 생성할 수 있게 합니다.

  • 5-2. 정보 검색 및 증강 과정

  • RAG의 정보 검색 및 증강 과정은 크게 세 가지 주요 단계로 나눌 수 있습니다: 1. **문서 임베딩**: RAG는 자기 데이터를 임베딩 모델에 통합하여 벡터 기반의 데이터베이스를 생성합니다. 이 과정에서 텍스트 정보가 벡터화되어 검색 효율성을 높입니다. 2. **쿼리 및 정보 추출**: 사용자의 질문을 벡터화한 후, 벡터 DB에서 가장 관련성이 높은 항목들을 추출합니다. 이러한 방식은 외부 정보 소스와의 연계를 통해 높은 정확도를 제공합니다. 3. **답변 생성**: 최종적으로 LLM은 검색된 정보를 근거로 하여 사용자에게 제공할 답변을 생성합니다. 이 과정은 검색된 정보의 기반 위에서 이루어지기 때문에 답변의 신뢰성을 높이며, 잘못된 정보가 포함될 가능성을 줄입니다. 이러한 절차를 통해 RAG는 높은 효율성으로 사용자의 질문에 빠르고 정확한 답변을 제공할 수 있으며, 최신 정보에 접근할 수 있는 장점을 가집니다.

6. 프롬프트 엔지니어링과 RAG

  • 6-1. 프롬프트 엔지니어링의 중요성

  • 프롬프트 엔지니어링은 LLM의 출력을 최적화하기 위해 입력 텍스트를 전략적으로 조정하는 기술입니다. 이 방법은 모델이 특정 컨텍스트나 지시에 따라 더욱 정확하고 적절한 응답을 생성하도록 돕습니다. 또한, 프롬프트 엔지니어링은 사용자의 질의가 모호할 때 발생할 수 있는 모델의 환각을 줄이는 데에도 중요한 역할을 합니다. 정교하게 설계된 프롬프트는 이러한 오류를 최소화해 모델이 더 정확한 답변을 제공하도록 유도합니다. 최근 LLM 애플리케이션 개발에서 질문 응답 및 산술 추론과 같은 복잡한 작업에 대한 LLM의 역량을 향상시키기 위해 프롬프트 엔지니어링을 사용하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다.

  • 6-2. RAG와의 결합

  • RAG는 LLM의 한계를 극복하기 위한 접근 방법으로, 외부 지식 소스와 연계하여 모델의 범용성과 적응력을 유지하면서도 정확하고 신뢰할 수 있는 답변을 생성하는 기술입니다. RAG는 사용자의 질의를 기반으로 외부 데이터 소스에서 관련 정보를 검색하고, 검색된 정보를 기반으로 LLM이 답변을 생성하는 과정입니다. RAG는 외부 데이터베이스를 활용하기 때문에 별도의 학습 데이터를 준비할 필요가 없으며, 특정 도메인에 국한되지 않고 다양한 분야에 대한 질문에 답변할 수 있는 장점이 있습니다. 이러한 특성 덕분에 RAG는 LLM의 환각 문제를 줄이고, 정보 출처를 제공함으로써 답변의 신뢰도를 높일 수 있습니다.

7. RAG의 평가 및 한계

  • 7-1. RAG의 성능 평가 방법

  • RAG의 성능 평가는 두 가지 주요 범주로 나누어집니다. 첫 번째는 검색기 및 생성기와 같은 각각의 모듈들에 대한 독립적인 평가입니다. 검색 모듈의 평가는 적중률(Hit Rate), 평균 역순위(Mean Reciprocal Rank, MRR), 정상화 할인 누적 이익(Normalized Discounted Cumulative Gain, NDCG), 정확도(Precision) 등을 사용하여 진행됩니다. 생성 모듈의 평가는 사용자 질의와 검색된 문서들 간의 관련성을 측정합니다. 두 번째는 입력으로부터 출력까지의 전체 과정을 평가하는 엔드-투-엔드(end-to-end) 평가입니다. 이 과정에서 레이블이 없는 콘텐츠에 대해서는 답변 충실도(Answer Fidelity), 답변 관련성(Answer Relevance), 무해성(Harmlessness) 등의 지표를 활용하며, 레이블이 있는 콘텐츠에 대해서는 정확도(Accuracy) 및 정확한 일치(Exact Match, EM) 등 다양한 지표를 사용합니다. 또한, 특정 작업에 따라 별도의 평가 지표를 적용하는 경우도 있습니다. 평가 과정은 RAG의 효과를 확인하고 개선의 기초 데이터를 제공하는 데 중요한 역할을 합니다.

  • 7-2. RAG의 한계 및 개선 방안

  • RAG의 주요 한계 중 하나는 LLM의 환각(Hallucination) 문제로, 이는 생성 모델이 사실이 아닌 정보를 신뢰성 있게 생성하는 경향을 나타냅니다. 다른 한계로는 공개되지 않은 특정 도메인 지식에 대한 작업에서 성능 저하가 발생한다는 것입니다. 또한, LLM은 학습 시점 이후의 데이터에 대한 정보를 갖지 못하여, 이러한 정보의 최신성 결여가 문제로 지적될 수 있습니다. 이런 한계를 해결하기 위해, RAG는 최신 데이터에 접근할 수 있는 방법을 제공하여 정보의 정확성을 높이고, 다양한 분야별 애플리케이션에서 우수한 성능을 발휘할 수 있도록 개선되고 있습니다. RAG의 구현 및 활용에서 발생하는 문제에 대한 지속적인 연구와 기술적 접근이 필요합니다. 특히, 데이터 인덱싱 최적화와 메타데이터 정보를 추가하는 방법, 혼합 검색(Mixed Retrieval) 등의 다양한 기술적 방법들을 통해 RAG의 효율성을 증진시키는 노력이 이루어지고 있습니다.

결론

  • 리포트는 RAG와 LLM의 주요 개념과 기술적 동향을 강조하며, 이들의 결합이 인공지능에서 중요한 발전을 의미함을 보여줍니다. RAG는 LLM의 한계를 보완하며 최신 정보에 기반한 답변 생성으로 효율성을 높입니다. 그러나 RAG도 환각 문제와 특정 도메인 지식 부족으로 인한 성능 저하 등 도전 과제를 완전히 벗어나지 못합니다. 지속적인 연구와 프롬프트 엔지니어링 등의 접근을 통해 이러한 한계를 극복할 수 있으며, LLM의 활용성 또한 높입니다. 미래 인공지능 기술 발전에 있어 RAG와 LLM의 통합 활용은 보다 신뢰성 있는 인공지능 시스템 개발의 핵심이 될 것입니다. 이러한 기술의 진보는 다양한 산업에 실질적으로 적용 가능하며, 더 나아가 AI의 신뢰성과 접근성을 높이는 방향으로 발전할 전망입니다.

용어집

  • RAG [기술]: Retrieval-Augmented Generation의 약자로, 정보 검색과 생성을 결합한 기술. LLM의 한계를 극복하기 위한 혁신적인 방법으로, 최신 정보에 기반한 답변 생성을 가능하게 하며, 환각 문제를 완화하는 데 기여하고 있다.
  • LLM [기술]: Large Language Models의 약자로, 대규모 텍스트 데이터를 기반으로 학습하여 자연어 처리를 수행하는 인공지능 모델. 다양한 분야에서 사용되지만, 환각 문제와 특정 도메인에서의 한계가 존재한다.

출처 문서