RAG(Retrieval-Augmented Generation)

RAG 시스템(Retrieval-Augmented Generation)은 정보 검색과 생성형 인공지능(GPT와 같은 모델)을 결합하여, 사용자 질문에 대한 보다 정확하고 풍부한 답변을 생성하는 시스템입니다. 이 시스템을 효과적으로 구축하기 위해서는 여러 가지 중요한 요소가 있습니다. standalone_query 외에도, 다음과 같은 핵심 요소들이 RAG 시스템의 성능과 효과를 크게 좌우합니다:

1. 검색 엔진 선택 및 최적화

• 검색 엔진은 RAG 시스템의 핵심 구성 요소 중 하나로, 주어진 쿼리에 대한 관련 문서를 검색합니다. 일반적으로 Elasticsearch나 FAISS와 같은 도구가 사용됩니다. 검색 엔진의 설정과 최적화가 매우 중요합니다.

  • 역색인(sparse retrieval):

    • 텍스트 기반 검색으로, 문서의 키워드를 중심으로 관련된 문서를 찾습니다. Elasticsearch가 대표적입니다.
    • 설정이 중요한 부분: 예를 들어 Nori tokenizer(한국어), BM25(검색 랭킹 알고리즘) 등을 활용해 최적의 성능을 낼 수 있습니다.

  • 밀집 벡터 검색(dense retrieval):

    • 문서와 질문을 벡터화하여, 유사도 기반으로 문서를 검색합니다. FAISS 또는 Elasticsearch의 dense_vector 필드를 사용하여 문서와 질문의 벡터 거리를 계산해 유사한 문서를 찾습니다.
    • SentenceTransformer, BERT 모델 등을 사용해 벡터 임베딩을 생성하고 유사도 기반 검색에 활용합니다.

  • 하이브리드 검색:

    • 역색인 검색과 밀집 벡터 검색을 결합하여, 정확도와 검색 범위를 넓힙니다. 한 방식만 사용하는 것보다 다양한 방식으로 문서를 검색해 더 포괄적인 결과를 얻을 수 있습니다.

2. 임베딩(Embedding) 모델 선택

• 임베딩은 질문과 문서를 벡터 형태로 변환하는 작업입니다. 좋은 임베딩 모델은 문서와 질문의 의미적 유사성을 잘 표현할 수 있어야 합니다.
  • Sentence-BERT, DPR(Dense Passage Retrieval) 등과 같은 모델을 사용하여 질문과 문서를 벡터화한 뒤, 벡터 간의 유사도를 측정해 밀집 벡터 검색을 수행할 수 있습니다.
  • 한국어 또는 다국어를 처리할 때는 Korean-specific SBERT 모델 또는 다국어 모델을 사용할 수 있습니다.

3. 문서 순위 결정

• 검색된 문서들 중에서 어떤 문서가 더 적합한지를 판단하는 순위 결정(rank)이 매우 중요합니다.
  • BM25와 같은 전통적인 텍스트 기반 순위 결정 방식을 사용할 수 있으며, 밀집 벡터 기반 검색에서는 코사인 유사도나 L2 norm을 사용하여 문서의 순위를 결정합니다.
  • 하이브리드 검색의 경우, 서로 다른 방식으로 검색된 결과들을 결합하고, 특정 가중치를 부여하여 최종 순위를 결정할 수 있습니다.

4. 문서 후처리 및 요약

• 검색된 문서가 반드시 그대로 답변에 사용되는 것이 아니라, 문서의 내용이 너무 길거나 불필요한 부분이 포함되어 있을 수 있기 때문에, 이를 후처리하거나 요약하여 핵심적인 정보만 추출하는 과정이 필요합니다.
  • 추출적 요약: 검색된 문서에서 핵심 문장을 추출하여 요약.
  • 생성적 요약: 문서 전체를 바탕으로 새로운 요약을 생성.
  • OpenAI API 또는 다른 요약 모델을 사용하여 문서에서 중요한 정보를 뽑아내는 것이 가능.

5. 답변 생성(Answer Generation)

• GPT나 BART, T5 등의 생성 모델을 사용하여 검색된 문서들을 바탕으로 최종 답변을 생성합니다.
  • 이때 GPT는 검색된 문서의 내용을 바탕으로 답변을 생성할 수 있지만, 자체 학습된 지식도 활용할 수 있습니다.
  • 검색된 문서와 함께 GPT에게 적절한 프롬프트를 제공하여 보다 자연스럽고 정확한 답변을 만들 수 있습니다.
  • 컨텍스트 기반 답변: 검색된 문서를 바탕으로 답변을 하되, 필요하다면 사용자의 질문을 다시 고려하여 답변을 생성하는 것이 중요합니다.

6. 쿼리 재구성(Query Reformulation)

• 첫 번째 검색에서 적절한 문서가 반환되지 않으면, 쿼리를 재구성하여 다시 검색하는 로직을 적용할 수 있습니다.
  • GPT가 검색 결과가 부족하다고 판단하면 다른 쿼리를 생성해 검색을 다시 시도할 수 있습니다.
  • 동의어 또는 관련 개념을 포함해 쿼리를 확장하는 방식으로 검색의 범위를 넓히는 것이 가능합니다.

7. 에러 처리 및 피드백 루프

• RAG 시스템에서 에러가 발생하거나 답변의 품질이 낮을 때 이를 감지하고 재처리하는 로직을 추가하는 것이 중요합니다.
  • 에러 처리: 검색 실패나 답변 생성 실패 시의 예외 처리를 통해 시스템의 안정성을 높일 수 있습니다.
  • 피드백 루프: 사용자가 답변에 만족하지 않으면 추가로 검색하거나 질문을 재구성하여 더 나은 답변을 제공할 수 있습니다.

8. 실시간 검색 및 모델 업데이트

• 실시간 검색: 검색되는 문서는 사용자의 질문에 따라 실시간으로 다르게 선택되어야 합니다. 이를 위해 최신 정보가 포함된 문서가 반영되는 것이 중요합니다.

  • 실시간으로 문서 색인을 업데이트하여 최신 정보를 검색할 수 있도록 설정할 수 있습니다.

• 모델 업데이트: GPT와 같은 언어 모델은 학습 데이터가 고정되어 있으므로, 최신 정보를 반영하기 위해서는 검색을 통한 실시간 정보 보충이 필요합니다.

9. 다국어 지원 및 로컬라이제이션

• 다국어 지원: 사용자가 다양한 언어로 질문할 수 있도록, 다국어 임베딩 모델과 다국어 검색 엔진을 활용해야 합니다.

  • 예: 한국어, 영어, 중국어 등의 다양한 언어로 질문을 처리하기 위해서는 다국어를 지원하는 Sentence-BERT나 mBERT와 같은 다국어 모델을 사용할 수 있습니다.

• 로컬라이제이션: 특정 국가나 언어에 맞춘 검색 시스템을 최적화하여 사용자가 요구하는 정보를 정확히 찾을 수 있도록 설정할 수 있습니다.

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결론

RAG 시스템은 문서 검색과 생성형 AI를 결합하여 보다 정확한 답변을 제공하는 시스템입니다. 이를 성공적으로 구현하기 위해서는 검색 엔진 최적화, 임베딩 모델 선택, 문서 순위 결정, 쿼리 재구성, 문서 후처리, 실시간 검색 등의 여러 요소를 종합적으로 고려해야 합니다.

각 요소가 서로 잘 맞물려 동작할 때, RAG 시스템은 사용자 질문에 대해 깊이 있고 정확한 답변을 생성할 수 있으며, 최신 정보를 반영할 수 있습니다.