RAG를 활용한 개인 맞춤형 ChatGPT ( RAG 장단점 )

1. RAG의 정의
RAG는 검색-증강 생성 모델로, 대규모 데이터베이스에서 특정 질문에 가장 관련이 높은 문서를 검색(retrieval)한 후, 이를 바탕으로 자세한 답변을 생성(generation)하는 방식을 말합니다. 이 모델은 복잡한 질문에 대한 정확하고 심층적인 답변을 생성하는 데 특히 유용합니다.

2. RAG 방법

2-1. 검색 알고리즘
* 벡터 유사성 검색(Vector Similarity Search): 질문과 문서 간의 유사성을 계산하기 위해 사용됩니다. 질문과 문서 모두를 벡터로 변환한 후, 코사인 유사성(cosine similarity)이나 유클리드 거리(Euclidean distance) 같은 메트릭을 사용하여 가장 유사한 문서를 찾습니다.

 

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* 인버티드 인덱스(Inverted Index): 텍스트나 문서에서 키워드를 빠르게 검색할 수 있도록 하는 데이터 구조입니다. 검색 엔진에서 널리 사용되며, 키워드가 포함된 문서의 리스트를 빠르게 검색할 수 있습니다.

* BM25: 정보 검색 분야에서 널리 사용되는 랭킹 함수로, 질문과 문서 간의 관련성을 평가합니다. TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)와 같은 개념을 확장하여, 문서 내의 단어 빈도와 문서 집합 전체에서의 단어의 중요도를 고려하여 점수를 계산합니다.

3. RAG의 과정

 

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* 문서 선별: 주어진 질문과 가장 관련이 높은 문서를 데이터베이스에서 검색합니다.
* 핵심 정보 추출: 검색된 문서에서 질문에 답변하기 위해 필요한 핵심 정보를 추출합니다.
* 정보 통합 및 답변 생성: 추출된 정보를 바탕으로, 질문에 대한 답변을 자연스러운 언어로 생성합니다.

RAG(Retrieval-Augmented Generation) 모델의 아키텍처는 크게 두 가지 주요 컴포넌트로 구성됩니다

3-1. 검색 컴포넌트 (Retrieval Component):
* 역할: 사용자의 질문에 가장 관련된 정보를 포함하는 문서를 대규모 데이터베이스나 문서 집합에서 검색합니다.
* 기술: Elasticsearch, FAISS(Facebook AI Similarity Search)와 같은 벡터 검색 엔진을 사용하여 효율적으로 고차원 벡터 공간에서 유사 문서를 찾아냅니다.
* 데이터 소스: 학술 논문 데이터베이스, 기업 내부 문서 저장소 등 다양한 소스가 사용될 수 있습니다.

3-2. 생성 컴포넌트 (Generation Component):
* 역할: 검색된 문서를 바탕으로 사용자의 질문에 대한 답변을 자연스러운 언어로 생성합니다.
* 기술: GPT-3와 같은 Transformer 기반의 언어 모델을 활용하여, 검색된 문서의 정보를 통합하고 창의적으로 답변을 작성합니다.
* 맞춤형 답변 생성: 검색 컴포넌트를 통해 얻은 정보를 기반으로 사용자에게 맞춤형 답변을 제공합니다.


4. RAG의 장점
정확도 향상: RAG는 관련 문서를 바탕으로 답변을 생성하기 때문에, 정보의 정확도가 높습니다.
유연성: 다양한 주제에 대한 답변 생성이 가능하며, 새로운 정보를 신속하게 통합할 수 있습니다.
심층적인 답변 제공: 복잡한 질문에 대해 심층적이고 상세한 답변을 제공할 수 있습니다.


5. RAG의 단점
데이터베이스 의존도: 효과적인 답변을 생성하기 위해서는 방대하고 정확한 데이터베이스가 필요합니다.
처리 시간: 검색과 정보 추출 과정이 추가되어, 답변 생성 시간이 늘어날 수 있습니다.


6. 결론
RAG는 복잡한 질문에 대한 심층적인 답변을 생성할 수 있는 강력한 NLP 모델입니다. 다양한 주제에 대한 정확하고 신뢰할 수 있는 답변을 제공함으로써, 정보 검색, 자동화된 고객 지원, 콘텐츠 생성 등 여러 분야에서 활용될 수 있습니다. RAG 모델의 발전은 앞으로도 NLP 분야에서의 연구와 응용을 더욱 풍부하게 할 것입니다.