10분 만에 RAG 이해하기

소프트웨어 산업에서 수많은 새로운 약어와 개념이 등장하고 있습니다. 특히 AI 기술의 변화를 쉽게 느낍니다.

1999년 빌 게이츠의 “생각의 속도”에서 “새로운 테크놀로지를 이해하기 위해서는 이전 기술에 대한 이해가 필요하다.”는 말이 특히 공감되는 시대입니다.

최근 LLM과 AI 기술의 발전이 가속화되고 있으며, 메타의 라마(LLama)와 AGI, RAG 같은 새로운 개념들이 부각되고 있습니다. 이 글에서는 RAG를 심층적으로 설명하겠습니다.

RAG(Retrieval-Augmented Generation)

"검색 증강 생성"이라고도 불리는 RAG의 의미를 분석해 보겠습니다.

1. Retrieval: '검색'의 의미는 "어딘가에서 정보를 가져오는 것"입니다.

2. Augmented: '증강'은 원래의 것에 추가하여 향상시키는 의미입니다.

3. Generation: '생성'은 사용자 질문에 대한 텍스트 응답을 만들어내는 것을 의미합니다.

현재 많은 LLM들이 존재하고 있으며, 그들은 훈련된 데이터에 기반해 응답합니다. 그러나 최신 정보를 반영하지 않는 문제가 발생할 수 있습니다.

따라서 LLM을 최신 정보로 유지하기 위한 프레임워크로 RAG가 제안되었습니다.

LLM의 문제가 될 수 있는 두 가지 요인은:

1. **출처 부족**: LLM이 본인의 기억에 의존하여 잘못된 정보를 제공할 수 있습니다.

2. **정보 업데이트 부족**: 시대에 뒤떨어진 정보로 인해 부정확한 답변을 할 수 있습니다.

RAG를 도입하면 LLM이 지식 콘텐츠 저장소를 이용해 사용자 질의와 관련된 정보를 검색하도록 할 수 있습니다. 이를 통해 더욱 정확하고 신뢰할 수 있는 답변을 제공할 수 있습니다.

결론적으로, RAG는 정보의 정확성을 높이고 최신 정보를 지속적으로 업데이트할 수 있는 방법입니다.

이제 RAG에 대한 개요를 마치겠습니다. 다음 글에서는 <10분 만에 랭체인(LangChain) 이해하기>로 이어지겠습니다. 감사합니다!

<원문>

10분 만에 RAG 이해하기