LLM 한계 극복을 위한 RAG의 역할과 최신 동향

LLM 한계 극복을 위한 RAG의 역할과 최신 동향

LLM 한계 극복을 위한 RAG의 역할과 최신 동향

 

• 검색 증강 생성(RAG)의 개념과 작동 방식
  • LLM(Large Language Model)의 한계를 보완하기 위해 외부 데이터 소스를 활용하는 기술
  • 세 가지 주요 단계
    • 지정된 데이터 소스에서 관련 정보 검색
    • 검색된 데이터를 활용해 프롬프트 보강
    • 보강된 프롬프트를 기반으로 모델이 응답 생성
• LLM의 문제점
  • 환각(hallucination) 문제: 학습 데이터에 없는 정보에 대해 근거 없는 응답 생성
  • 컨텍스트 창(context window) 제한: 최신 데이터 반영 어려움, 긴 문서 내 필요한 정보 식별 어려움
  • 모델 검열 문제: 특정 국가의 규제에 따른 제한된 응답 가능성
• RAG의 역할과 효과
  • LLM의 한계를 보완하여 최신 데이터 반영 가능
  • 컨텍스트 초과 문제 해결: 벡터 검색을 활용해 관련 정보를 선별하여 프롬프트 보강
  • 코사인 유사도(cosine similarity) 기반 검색을 통해 높은 관련성의 데이터 제공
• RAG의 최신 동향과 발전 방향
  • 검색 및 재순위(Retrieve and Re-rank): 검색된 정보를 더욱 정밀하게 정렬하여 정확도 향상
  • 멀티모달 RAG(Multi-modal RAG): 텍스트뿐만 아니라 이미지, 음성 등 다양한 입력 처리
  • 그래프 RAG(Graph RAG): 그래프 데이터베이스를 활용해 관계성과 의미를 보다 정밀하게 반영
  • 에이전틱 RAG(Agentic RAG): 외부 도구 및 AI 에이전트를 활용해 확장된 기능 제공
• RAG 적용 시 발생할 수 있는 문제점
  • 검색 속도 지연: 벡터 데이터베이스의 검색 속도가 성능 저하를 유발할 가능성
  • 부정확한 정보 검색 가능성: 검색된 데이터의 신뢰성이 보장되지 않을 경우, 오히려 잘못된 정보를 강화할 위험
  • 민감한 데이터 노출 문제: 검색된 정보가 보안적으로 민감한 내용을 포함할 가능성
• 결론
  • RAG는 LLM의 환각을 줄이고 응답 정확도를 높이는 강력한 접근법
  • 다양한 RAG 아키텍처를 활용해 LLM의 성능을 최적화할 필요
  • AI 발전에 따라 RAG 기술도 지속적으로 진화하며 보다 정밀한 데이터 활용 가능성 증가