RAG (Retrieval-Augmented Generation) 쉽게 이해하기
RAG는 “검색으로 정보를 보강한 생성 모델”이라는 뜻입니다. 즉, AI가 질문에 답할 때 자신의 학습 데이터만 의존하지 않고, 외부 문서나 데이터베이스를 검색하여 정확하고 근거 있는 답변을 만드는 방식입니다.
1. 기본 개념
기존 LLM(대형 언어모델)은 학습 데이터에 있는 패턴을 기반으로 답변을 생성합니다. 하지만 학습 이후에 나온 최신 정보나 기업 내부 문서까지 반영할 수 없다는 한계가 있습니다. RAG는 여기에 “검색(Retrieval)” 과정을 추가하여, AI가 답변을 만들 때 최신 정보나 내부 데이터를 활용하도록 합니다.
2. 이해하기 쉬운 예시
예를 들어, 당신이 AI에게 이렇게 물어봅니다:
질문: “우리 회사 신제품 X의 배터리 지속시간은 얼마인가요?”
- AI는 먼저 내부 데이터베이스나 문서 저장소에서 관련 문서를 검색합니다. 예: 제품 매뉴얼, 사내 보고서, 실험 기록
- 검색 결과를 요약하여 답변의 근거로 사용합니다. 예: “문서 A에 따르면 모델 X 배터리 지속시간은 10시간입니다.”
- 이 검색 결과를 포함해 자연스럽게 문장을 생성합니다. 최종 답변: “신제품 X는 내부 문서 기준으로 배터리 지속시간이 약 10시간입니다(출처: 제품 매뉴얼 A).”
즉, RAG는 “검색 + 생성” 두 단계를 결합한 접근 방식입니다.
3. RAG 장점
- 최신 정보나 사내 자료까지 활용 가능
- LLM만으로 생성했을 때 발생할 수 있는 잘못된 정보(Hallucination) 감소
- 답변의 근거를 명시할 수 있어 신뢰성 향상
- 검색 대상만 바꾸면 여러 업무 영역에 쉽게 적용 가능
4. 실무 적용 예시
- 고객지원: 제품 매뉴얼, FAQ 검색 → 정확한 답변 생성
- R&D 업무: 논문, 실험 기록 검색 → 보고서 자동 작성
- 법률/회계: 규정, 계약서 검색 → AI 기반 검토 지원
- 교육: 교재나 강의 자료 검색 → 맞춤형 학습 콘텐츠 생성
5. 간단한 구조 그림 (개념)
User Question → Search Docs → Retrieve Top-K Documents → LLM Generation → Answer with Source
#RAG #RetrievalAugmentedGeneration #LLM #검색보강생성 #AI #정보검색 #문서검색 #신뢰성향상 #R&D자동화 #실무적용
댓글 없음:
댓글 쓰기