RAG와 LLM: 인공지능의 새로운 길을 열다

1. 요약

• 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)은 현대 인공지능 기술의 주춧돌로 여겨지며, 자연어 처리 분야에서 혁신적인 발전을 이끌고 있습니다. 그러나 이러한 모델은 몇 가지 본질적인 한계가 존재합니다. 먼저, LLM은 훈련된 데이터에 기반해 동작하는 특성상 실시간 정보에 접근하는 데 제한적입니다. 이로 인해 주어진 질문에 대해 신뢰할 수 있는 최신 데이터를 반영하지 못해 부정확한 정보나 시대에 뒤떨어진 답변을 생성할 가능성이 큽니다. 이러한 점에서 사실적 오류, 즉 모델이 신뢰할 수 없는 정보를 생성하는 현상은 사용자의 신뢰를 저해할 수 있습니다. Retrieval Augmented Generation(RAG) 모델은 이러한 LLM의 한계를 극복하기 위한 혁신적인 접근 방식으로 주목받고 있습니다. RAG는 외부 지식원의 검색 능력을 LLM의 생성능력과 결합하여, 사용자 쿼리에 대해 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 답변을 생성합니다. 이 모델의 작동 원리는 두 가지 주요 단계로 나뉘며, 첫 번째로 필요한 정보를 외부 데이터베이스에서 검색하고, 이후 이 정보를 기반으로 자연어 생성 모델이 응답을 작성하는 구조입니다. 이러한 과정 덕분에 RAG는 최신 정보와 데이터에 대한 접근성을 높여주며, 사용자에게 동적인 정보를 효과적으로 전달할 수 있는 능력을 지니고 있습니다. 또한, 다양한 산업적 응용에서 RAG의 실제 사례가 점차 늘어나고 있습니다. 예를 들어, 의료 분야에서는 환자의 진단 및 치료에 필요한 최신 의학 정보를 RAG를 통해 실시간으로 검색하고 활용함으로써, 개인에게 적합한 맞춤형 의료 서비스를 제공하고 있습니다. 아울러 고객 서비스, 교육, 법률 및 제조업 등 여러 분야에서 RAG의 도입은 혁신적인 자동화 및 정보 처리의 기회를 열어주고 있습니다. 이러한 배경으로 인해, RAG는 인공지능 기술의 발전 방향에 큰 영향을 미치고 있을 뿐만 아니라, 앞으로의 AI 시스템에 필수적인 구성 요소로 자리잡을 가능성이 높습니다.

2. 문제 제기: LLM의 한계

• 2-1. LLM의 기본 개념 및 기능

• 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)은 방대한 양의 데이터로 훈련되어 자연어 처리 및 생성에 뛰어난 능력을 보이는 인공지능(AI) 모델입니다. LLM은 주로 딥러닝 기술을 기반으로 하며, 규칙 기반 언어 처리 기법을 넘어서 사용자의 언어를 보다 자연스럽고 유창하게 이해하고 생성할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 기본적으로 LLM은 문맥을 이해하고, 주어진 질문에 대해 적절한 답변을 생성하거나 텍스트를 작성하는 데 주력합니다. 이러한 모델은 대량의 텍스트 데이터를 학습하여 고차원적인 언어적 패턴과 의미를 포착하며, 주어진 입력에 맞춰 링크된 지식과 문맥 정보를 활용합니다.

• 2-2. LLM의 생성 능력과 그에 따른 문제

• LLM은 대량의 데이터를 기반으로 학습하여 다양한 텍스트를 자연스럽게 생성할 수 있지만, 이 생성 과정에서 몇 가지 심각한 문제가 발생할 수 있습니다. 첫째, LLM은 훈련 데이터에 즉각적으로 접근할 수 없기 때문에 현재의 정보나 신뢰할 수 있는 데이터를 참조하지 못할 수 있습니다. 이러한 한계는 특히 실시간 정보가 중요한 상황에서 부정확한 답변을 초래하거나, 사용자가 기대하는 바로 그 정보에 대한 답변을 제공하지 못하게 만듭니다. 예를 들어, 특정 사건이나 최근 트렌드와 같은 동적인 정보를 요구하는 질문에 대해서는 LLM이 학습한 데이터의 시점에 따라 제한된 답변만 제공하게 됩니다. 이러한 제한은 개별적인 맥락에 맞지 않는 답변을 생성하거나, 정보의 시의성을 완전히 잃은 상황을 초래할 수 있습니다.

• 2-3. 사실적 오류 및 정보 생성 문제(hallucination)

• 사실적 오류, 혹은 정보 생성 문제(hallucination)는 LLM의 가장 큰 단점 중 하나로, 모델이 신뢰할 수 없는 정보나 허위 사실을 생성하는 현상을 말합니다. 이는 LLM의 내부 작동 방식과 관련이 깊습니다. LLM은 주어진 입력 텍스트와 훈련 데이터에 기반하여 확률적으로 다음 단어를 생성하는데, 이 과정에서 유의미한 정보가 아닌, 잘못된 정보를 생성할 수 있는 가능성이 존재하게 됩니다. 특히, 지식이 부족하거나 틀린 기반에 의존할 때 이러한 현상이 더욱 두드러집니다. 예를 들어, 사용자가 특정 역사적 사건이나 통계적 데이터에 대해 질문했을 때, LLM이 제공하는 정보가 부정확하거나 사실과 모순되는 경우가 종종 발생하며, 이는 기업이나 개인 사용자에게 신뢰성을 실추시킬 수 있습니다.

3. RAG의 필요성: LLM을 보완하는 기술

• 3-1. RAG의 정의 및 작동 방식

• Retrieval Augmented Generation(RAG)은 대규모 언어 모델(LLM)의 한계를 보완하기 위해 고안된 기술입니다. RAG는 기존 LLM의 생성 능력에 외부 지식원의 검색 기능을 결합함으로써, 정보의 신뢰성과 정확성을 높이는 데 기여합니다. RAG의 작동 방식은 크게 두 가지 단계로 나누어집니다. 첫 번째 단계는 '검색(Retrieval)'이며, 이 단계에서 특정 입력에 대한 관련 정보를 외부 데이터베이스나 문서에서 검색합니다. 이후 두 번째 단계인 '생성(Generation)'에서는 검색된 정보를 바탕으로 자연어 생성 모델인 LLM이 답변을 생성하는 과정이 이루어집니다. 이와 같은 구조 덕분에 RAG는 지속적으로 변화하는 정보를 실시간으로 통합할 수 있으며, 최신 정보와 데이터를 반영한 보다 정확한 답변을 제공할 수 있습니다.

• 3-2. LLM과 RAG의 상호 보완적 관계

• 언어 모델인 LLM은 대규모의 텍스트 데이터로 학습되어 자연어 처리에 사용되지만, 그 자체로는 항상 최신 정보를 반영하지 못하는 한계를 가지고 있습니다. LLM은 사전 학습된 데이터에만 의존하기 때문에, 과거의 정보에 기반하여 응답하게 되어 사실적 오류가 발생할 수 있습니다. 그러나 RAG는 LLM의 이러한 한계를 보완하면서, 외부 정보에 우리의 모델을 연결하여 신뢰성 있는 답변을 생성할 수 있는 능력을 제공합니다. RAG는 특히 변화하는 지식이나 정보가 중요한 분야, 예를 들어 기술 동향이나 뉴스 정보를 맞춤화할 때 그 유용성이 극대화됩니다. 즉, 두 모델은 각자의 장점을 극대화하며 서로의 한계를 상호 보완하는 방식으로 작동합니다.

• 3-3. 변화하는 정보에 대한 대응 능력

• RAG의 가장 큰 장점 중 하나는 변화하는 정보를 효과적으로 반영할 수 있는 능력입니다. 모든 산업 분야에서 기술 동향이나 시장 상황이 빠르게 변화하고 있으므로, 정확하고 신뢰할 수 있는 정보는 필수적입니다. RAG는 이러한 필수 정보를 외부 데이터베이스에서 신속하게 검색하여 사용합니다. 예를 들어, 만약 2025년 AI 기술의 최신 트렌드에 대한 정보를 원한다면, RAG는 관련 논문, 뉴스 기사, 보고서 등을 검색하여 이를 기반으로 자연어 생성 모델이 답변을 생성하게 됩니다. 이러한 방식은 LLM이 두고온 구체적인 정보에 대한 제한을 극복하며, 정보의 신뢰성과 실시간성을 높여주는 훌륭한 도구적 역할을 수행합니다.

4. RAG의 작동 원리와 장점

• 4-1. RAG의 아키텍처

• Retrieval Augmented Generation(RAG)은 대규모 언어 모델과 정보 검색 시스템을 결합한 아키텍처로 설계되었습니다. RAG 모델은 데이터를 검색하는 '검색기'와 검색된 정보를 바탕으로 텍스트를 생성하는 '생성기'로 구성됩니다. 이 구조는 검색된 외부 정보가 LLM의 출력에 직접적으로 통합되어 더 정확하고 상황에 맞는 응답을 제공할 수 있게 해줍니다. RAG는 사용자 쿼리와 관련된 정보를 색인에서 찾아 결과를 생성하도록 설계되어 있어, 효율성과 정확성을 모두 높이는 데 기여합니다.

• 4-2. 정보 검색과 생성 통합의 역할

• RAG는 정보 검색과 텍스트 생성을 통합하는 독특한 접근 방식을 제공합니다. 이 모델은 사용자가 제출한 쿼리를 분석한 후, 관련성 높은 문서나 데이터를 검색하여 이를 응답 생성에 활용합니다. 이러한 과정에서 RAG는 단순히 이전에 학습한 내용을 반복하는 것이 아니라, 최신 정보와 사실에 기반한 동적인 응답을 만들어냅니다. 이는 특히 변화하는 정보가 무엇보다 중요한 분야에서 필수적이며, 예를 들어 법률, 의학 연구 등 다양한 분야에서 RAG의 강점을 확인할 수 있습니다.

• 4-3. RAG가 제공하는 이점: 도메인 지식의 격차 해소

• RAG의 가장 큰 장점 중 하나는 도메인 지식의 격차를 해소할 수 있는 능력입니다. 대규모 언어 모델은 특정 주제에 대한 훈련 데이터에 의존하기 때문에 최신 혹은 특정 도메인에 대한 정보를 충분히 반영하지 못할 수 있습니다. 하지만 RAG는 외부 지식원을 통해 이러한 정보에 접근할 수 있어, LLM이 부족한 지식의 영역을 보완할 수 있습니다. 예를 들어, RAG를 기반으로 한 시스템은 특정 회사의 인사 정책이나 최신 연구 결과 같은 내용을 지속적으로 업데이트하여 신뢰할 수 있는 정보를 사용자에게 제공할 수 있습니다.

5. 실제 사례 및 응용 분야

• 5-1. 업계에서의 RAG 활용 사례

• RAG 모델은 다양한 산업 분야에서 채택되고 있으며, 특히 정보 검색과 실시간 데이터 활용이 필요한 곳에서 성과를 내고 있습니다. 예를 들어, 의료 분야에서는 환자의 진단 및 치료 정보를 보다 정확하게 수집하고 분석하기 위해 RAG를 적용하고 있습니다. 연구원들은 RAG를 통해 최신 의학 논문과 연구 결과를 실시간으로 검색하고, 이를 통해 개별 환자에 맞춤화된 정보를 환자에게 제공하고 있습니다. 이러한 접근법은 치료의 질을 높이며, 환자의 안전을 개선하는 데 기여하고 있습니다.

• 5-2. 다양한 응용 분야에서의 효과

• RAG는 고객 서비스, 교육, 법률 등 다양한 응용 분야에서도 효과적으로 활용되고 있습니다. 예를 들어, 고객 서비스 센터에서 RAG를 활용하면 고객의 질문에 대한 신속하고 정확한 답변을 제공할 수 있습니다. RAG는 검색 기능을 통해 고객의 질문과 관련된 자료를 신속하게 찾아내어, 고객이 원하는 정보에 즉시 접근할 수 있도록 지원합니다. 또한, 교육 분야에서도 RAG 모델을 통해 학생들이 필요한 정보를 쉽게 검색하고, 이를 바탕으로 개인 맞춤 학습을 할 수 있는 기회를 제공합니다.

• 5-3. RAG가 제공하는 자동화의 기회

• RAG의 도입은 자동화의 기회를 크게 확대하고 있습니다. 특정 산업에서는 정보의 효율적인 검색과 분석을 통해 업무의 자동화를 통해 인적 자원과 시간을 절약할 수 있습니다. 예를 들어, RAG를 통해 법률 문서의 검색 및 분석 과정을 자동화할 수 있으며, 이를 통해 변호사들은 더욱 전략적인 업무에 집중할 수 있게 됩니다. 또한, 제조업체들은 RAG를 통해 생산 과정에서 필요한 정보를 신속하게 검색하고, 이를 기반으로 자동화된 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 이러한 자동화는 기업의 경쟁력을 강화하는 중요한 요소로 작용하고 있습니다.

결론

• Retrieval Augmented Generation(RAG) 모델은 대규모 언어 모델(LLM)의 한계를 뛰어넘는 혁신적인 방법론으로 각광받고 있습니다. LLM의 장애물인 실시간 데이터 접근의 어려움과 사실적 오류의 문제를 해결하기 위해 RAG는 외부 정보의 통합을 통해 보다 신뢰할 수 있는 결과를 생성합니다. 이와 같은 점은 사용자가 기대하는 정보의 신뢰성을 크게 향상시키며, 여러 산업 분야에서의 실질적인 적용 가능성을 높인다는 사실을 강조합니다. 특히, RAG는 실시간 변화에 신속하게 대응하는 정보 제공의 기반을 마련하여, 기술 변화가 빠른 현대 사회에서 더욱 중요해지고 있습니다. 향후 RAG는 인공지능 기술의 발전에 있어 중추적인 역할을 할 것이며, 이를 통해 기업의 경쟁력 제고와 사회적 가치 창출에 기여하게 될 것입니다. 결국, RAG의 발전은 기존 인공지능 사용 방식에 근본적인 변화를 가져올 것으로 예상되며, 이는 새로운 비즈니스 모델과 혁신적인 솔루션으로 이어질 것입니다. AI 기술의 진화에 따라 RAG는 향후 AI가 나아갈 방향을 제시하는 중요한 이정표 역할을 할 것입니다.

용어집

• 대규모 언어 모델(LLM) [AI 기술]: 방대한 양의 데이터로 훈련되어 자연어 처리 및 생성에 뛰어난 능력을 보이는 인공지능 모델로, 사용자의 언어를 자연스럽게 이해하고 생성할 수 있습니다.

• Retrieval Augmented Generation(RAG) [AI 모델]: LLM의 한계를 보완하기 위해 외부 지식원의 검색 기능을 결합한 기술로, 정보의 신뢰성과 정확성을 높여주는 역할을 합니다.

• 사실적 오류(hallucination) [문제]: LLM이 신뢰할 수 없는 정보나 허위 사실을 생성하는 현상으로, 사용자의 신뢰도를 저해할 수 있습니다.

• 검색기 [RAG 구성 요소]: RAG 모델에서 데이터를 검색하는 역할을 하는 구성 요소로, 외부 데이터베이스나 문서에서 관련 정보를 찾아냅니다.

• 생성기 [RAG 구성 요소]: 검색된 정보를 바탕으로 텍스트를 생성하는 RAG 모델의 구성 요소로, 자연어 생성 모델인 LLM이 포함됩니다.

• 도메인 지식의 격차 해소 [기술 효과]: RAG가 외부 지식원을 통해 도메인에 대한 정보를 접근 가능하게 만들어, LLM이 부족한 지식의 영역을 보완해주는 기능입니다.

• 정보 생성 [프로세스]: 사용자의 쿼리를 분석한 후, 관련된 정보를 바탕으로 답변을 생성하는 과정으로, RAG 모델의 핵심 기능 중 하나입니다.

출처 문서

• Retrieval Augmented Generation (RAG) for LLMs – Nextrahttps://www.promptingguide.ai/kr/research/rag
• AI에서 LLM과 RAGhttps://medium.com/@jaegeunsong97/ai%EC%97%90%EC%84%9C-llm%EA%B3%BC-rag-1e220531a497
• RAG 아키텍처를 활용한 LLM 문제 해결법https://www.gttkorea.com/news/articleView.html?idxno=12130