Retrieval Augmented Generation(RAG)

 

Retrieval Augmented Generation(RAG)

 

: 자연어 처리(NLP) 분야에서의 혁신적인 기술로, 기존의 언어 모델의 한계를 넘어서 정보 검색과 생성을 통합하는 방법론

 

 

- RAG는 풍부한 정보를 담고 있는 대규모 문서 데이터베이스에서 관련 정보를 검색하고, 이를 통해 언어 모델이 더 정확하고 상세한 답변을 생성할 수 있게함

- 예를 들어, 최신 뉴스 이벤트나 특정 분야의 전문 지식과 같은 주제에 대해 물어보면, RAG는 관련 문서를 찾아 그 내용을 바탕으로 답변을 구성

 

 

# RAG 모델의 기본 구조

• 생성 단계(Generation Phase): 검색된 데이터를 기반으로 LLM 모델이 사용자의 질문에 답변을 생성하는 단계

• 이 단계에서 모델은 검색된 정보와 기존의 지식을 결합하여, 주어진 질문에 대한 답변을 생성함

 

 

#RAG 모델의 장점

• 풍부한 정보 제공: RAG 모델은 검색을 통해 얻은 외부 데이터를 활용하여, 보다 구체적이고 풍부한 정보를 제공할 수 있음

• 실시간 정보 반영: 최신 데이터를 검색하여 반영함으로써, 모델이 실시간으로 변화하는 정보에 대응할 수 있음

• 편향/환각 방지: 검색을 통해 실제 데이터에 기반한 답변을 생성함으로써, 편향/환각 현상이 발생할 위험을 줄이고 정확도를 높일 수 있음