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RAG는 검색 증강 생성이라는 의미로 외부 지식 데이터베이스에서 관련 정보를 검색한 후 이를 바탕으로 응답을 생성하는 AI 기술입니다. 기존 언어 모델이 학습된 데이터에만 의존하는 것과 달리 RAG는 실시간으로 필요한 정보를 찾아 활용합니다. 이를 통해 모델이 학습하지 못한 최신 정보나 특정 도메인 지식도 답변에 반영할 수 있습니다. 기업 내부 문서나 제품 매뉴얼 고객 데이터 등 비공개 정보를 활용해야 하는 상황에서 특히 유용합니다. 학습 데이터에 없던 내용도 검색을 통해 찾아낼 수 있기 때문입니다.
대규모 언어 모델은 방대한 정보를 학습했지만 학습 데이터에 포함되지 않은 내용에 대해서는 부정확하거나 잘못된 답변을 생성하는 경향이 있습니다. 이를 환각 현상이라고 부릅니다. RAG는 이러한 문제를 해결하기 위해 개발되었습니다. 모델이 답변을 생성하기 전에 신뢰할 수 있는 외부 소스에서 정보를 검색하므로 사실에 기반한 응답을 제공할 가능성이 높아집니다. 또한 모델을 재학습시키지 않고도 지식을 업데이트할 수 있어 유지보수 비용을 절감할 수 있습니다. 기업 환경에서는 자사만의 데이터를 활용한 맞춤형 AI 서비스 구축이 가능해집니다.
▷ 지식 베이스: 문서를 저장하고 검색하는 공간입니다. 벡터 데이터베이스가 주로 사용되며 텍스트를 수치화된 벡터로 변환하여 저장합니다.
▷ 검색기: 사용자 질문과 관련된 문서를 찾아내는 역할을 합니다. 질문을 벡터로 변환한 후 유사도가 높은 문서를 찾아냅니다.
▷ 생성기: 검색된 정보를 바탕으로 최종 답변을 생성합니다. 일반적으로 언어 모델이 이 역할을 담당합니다.
이 세 요소가 유기적으로 연결되어 하나의 시스템으로 작동합니다. 각 구성 요소의 품질이 전체 시스템 성능을 결정하므로 단계별로 신중하게 설계해야 합니다.
RAG 개발의 첫 단계는 질 좋은 지식 베이스를 만드는 것입니다. 먼저 활용할 문서들을 수집하고 이를 적절한 크기로 분할합니다. 너무 작게 나누면 맥락이 손실되고 너무 크게 나누면 검색 정확도가 떨어지기 때문에 적정 크기를 찾는 것이 중요합니다. 분할된 텍스트는 임베딩 모델을 통해 벡터로 변환되며 이 벡터들이 데이터베이스에 저장됩니다. 벡터 데이터베이스 솔루션들이 이 과정에서 활용됩니다. 문서의 메타데이터도 함께 저장하면 검색 품질을 높일 수 있습니다. 작성 날짜나 카테고리 같은 정보를 추가하는 것입니다.
▷ 하이브리드 검색: 벡터 검색과 키워드 기반 검색을 결합하여 정확도를 높입니다.
▷ 리랭킹: 1차로 검색된 결과들을 다시 평가하여 가장 관련성 높은 문서를 선별합니다.
▷ 쿼리 확장: 사용자 질문을 여러 형태로 변형하여 검색 범위를 넓힙니다.
▷ 메타데이터 필터링: 특정 시간대나 카테고리의 문서만 검색하도록 제한합니다.
검색 품질은 RAG 시스템 성능에 직접적인 영향을 미칩니다. 이러한 기법들을 조합하여 사용하면 검색 품질을 크게 개선할 수 있습니다.
검색된 문서를 언어 모델에 어떻게 전달하느냐도 중요합니다. 일반적으로 시스템 프롬프트에 제공된 문서만을 참고하여 답변하라는 지시사항을 포함시킵니다. 검색된 여러 문서는 관련성 순서대로 정렬하여 컨텍스트로 제공됩니다. 문서가 너무 많으면 토큰 한계를 초과할 수 있으므로 상위 몇 개 문서만 선택하는 경우가 많습니다. 각 문서에 출처 정보를 함께 제공하면 모델이 답변과 함께 참조 출처를 명시할 수 있습니다. 프롬프트 구조를 체계적으로 설계하면 답변의 일관성과 정확성을 높일 수 있습니다.
RAG 시스템의 성능을 평가하려면 검색 단계와 생성 단계를 각각 측정해야 합니다. 검색 성능은 관련 문서가 상위 결과에 포함되는지를 측정하는 지표들로 평가합니다. 생성 품질은 자동 평가 지표와 함께 사람의 직접 평가가 필요합니다. 답변의 정확성과 완전성 유용성을 종합적으로 판단해야 합니다. 테스트 데이터셋을 만들어 정기적으로 성능을 모니터링하고 문제가 발생하는 질문 유형을 분석하여 시스템을 개선해 나갑니다. 지속적인 평가와 개선이 안정적인 서비스 운영의 기반이 됩니다.
▷ 금융 분야: 규정 문서와 내부 정책을 기반으로 컴플라이언스 관련 질문에 답변하는 시스템에 RAG가 활용되고 있습니다.
▷ 의료 분야: 의학 논문과 임상 가이드라인을 검색하여 의료진의 의사결정을 지원합니다.
▷ 고객 서비스: 제품 매뉴얼과 FAQ 데이터베이스를 활용한 챗봇 구축에 사용됩니다.
▷ 법률 분야: 판례와 법령 데이터를 검색하여 법률 자문을 돕습니다.
이러한 사례들은 정확한 정보 제공이 중요한 도메인에서 RAG가 얼마나 유용한지를 보여줍니다. 각 분야의 특성에 맞게 시스템을 조정하는 것이 성공의 관건입니다.
RAG 시스템 개발 과정에서 여러 기술적 과제를 만나게 됩니다. 문서 업데이트가 자주 일어나는 경우 지식 베이스를 어떻게 동기화할지 고민해야 합니다. 검색 결과가 없거나 부적절한 경우 어떻게 대응할지 전략을 세워야 합니다. 개인정보나 민감한 정보가 포함된 문서를 다룰 때는 접근 권한 관리가 필수입니다. 응답 속도도 중요한 요소이므로 검색과 생성 과정을 최적화해야 합니다. 비용 측면에서 API 호출 횟수와 벡터 데이터베이스 사용량을 관리하는 것도 잊지 말아야 합니다. 이러한 실무적 고려사항들을 미리 점검하면 안정적인 시스템을 구축할 수 있습니다.
RAG 개발을 위한 다양한 오픈소스 도구들이 존재합니다. 랭체인과 라마인덱스는 RAG 파이프라인 구축을 위한 대표적인 프레임워크입니다. 이들은 문서 로딩부터 분할 임베딩 검색 생성까지 전 과정을 간편하게 구현할 수 있도록 돕습니다. 다양한 API를 통해 언어 모델과 임베딩 모델을 사용할 수 있습니다. 오픈소스 모델들도 활용 가능합니다. 이러한 도구들을 조합하면 비교적 짧은 시간 내에 프로토타입을 만들어 볼 수 있습니다. 실제 서비스 환경에서는 성능과 비용을 고려하여 적절한 도구를 선택해야 합니다.
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