검색 증강 생성이란 무엇입니까?

LLM(대형 언어 모델)은 자연어 처리(NLP) 영역을 발전시키는 데 기여해 왔지만 상황별 이해에는 여전히 격차가 남아 있습니다. LLM은 때때로 다음을 생산할 수 있습니다. 부정확하거나 신뢰할 수 없는 응답, 현상 "환각.” 

예를 들어 ChatGPT를 사용하면 환각 발생이 대략적으로 발생합니다. 15의 % 20 %로 약 80%의 시간.

검색 증강 생성(RAG)은 LLM의 출력을 최적화하여 컨텍스트 격차를 해결하도록 설계된 강력한 인공 지능(AI) 프레임워크입니다. RAG는 ​​검색을 통해 방대한 외부 지식을 활용하여 정확하고 정확하며 상황에 맞게 풍부한 응답을 생성하는 LLM의 능력을 향상시킵니다.  

AI 시스템에서 RAG의 중요성을 알아보고, 언어 이해와 생성에 혁명을 일으킬 수 있는 잠재력을 살펴보겠습니다.

검색 증강 생성(RAG)이란 무엇입니까?

하이브리드 프레임워크로서, RAG 생성 모델과 검색 모델의 장점을 결합합니다. 이 조합은 타사 지식 소스를 활용하여 내부 표현을 지원하고 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 답변을 생성합니다. 

RAG의 아키텍처는 시퀀스 간 검색(seq2seq) 모델과 DPR(Dense Passage Retrieval) 구성 요소를 혼합한 독특합니다. 이러한 융합을 통해 모델은 정확한 정보를 바탕으로 상황에 맞는 응답을 생성할 수 있습니다. 

RAG는 ​​신뢰성과 정확성을 보장하기 위해 사실 확인 및 검증을 위한 강력한 메커니즘을 통해 투명성을 확립합니다. 

검색 증강 생성은 어떻게 작동합니까? 

2020년에 Meta는 RAG 프레임워크 훈련 데이터 이상으로 LLM을 확장합니다. 오픈북 시험과 마찬가지로 RAG를 통해 LLM은 암기된 사실에만 의존하기보다는 질문에 대한 응답으로 실제 정보에 액세스하여 보다 정확한 응답을 위해 전문 지식을 활용할 수 있습니다.

Meta의 원본 RAG 모델(이미지 소스)

이 혁신적인 기술은 데이터 중심 접근 방식에서 벗어나 지식 중심 구성 요소를 통합하여 언어 모델의 정확성, 정밀성 및 문맥적 이해를 향상시킵니다.

또한 RAG는 세 단계로 기능하여 언어 모델의 기능을 향상시킵니다.

RAG의 핵심 구성요소(이미지 소스)

• 검색: 검색 모델은 언어 모델의 응답을 향상시키기 위해 사용자 프롬프트와 관련된 정보를 찾습니다. 여기에는 사용자 입력을 관련 문서와 일치시켜 정확하고 최신 정보에 대한 접근을 보장하는 것이 포함됩니다. 다음과 같은 기법이 있습니다. 조밀한 통로 검색 (북한민주당) 그리고 코사인 유사성 RAG의 효과적인 검색에 기여하고 검색 범위를 좁혀 결과를 더욱 구체화합니다. 
• 증가: 검색 후 RAG 모델은 핵심 문구 추출 등과 같은 신속한 엔지니어링 기술을 사용하여 사용자 쿼리를 관련 검색 데이터와 통합합니다. 이 단계는 정보와 컨텍스트를 효과적으로 전달합니다. LLM, 정확한 출력 생성을 위한 포괄적인 이해를 보장합니다.
• 세대: 이 단계에서는 시퀀스-투-시퀀스(sequence-to-sequence)와 같은 적합한 모델을 사용하여 증강된 정보를 디코딩하여 최종적인 응답을 생성합니다. 생성 단계는 모델의 출력이 일관되고 정확하며 사용자의 프롬프트에 따라 맞춤화되도록 보장합니다.

RAG의 이점은 무엇입니까?

RAG는 ​​부정확성 완화, 정적 데이터 세트에 대한 의존도 감소, 보다 세련되고 정확한 언어 생성을 위한 상황별 이해 강화 등 NLP의 중요한 과제를 해결합니다.

RAG의 혁신적인 프레임워크는 생성된 콘텐츠의 정확성과 신뢰성을 향상시켜 AI 시스템의 효율성과 적응성을 향상시킵니다.

1. LLM 환각 감소

외부 지식 소스를 통합함으로써 신속한 RAG는 ​​AI 생성 과정에서 응답이 정확하고 맥락적으로 관련성 있는 정보에 기반하도록 보장합니다. 응답에는 인용이나 참조가 포함될 수 있으므로 사용자가 정보를 독립적으로 검증할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 AI 생성 콘텐츠의 신뢰성을 크게 향상시키고 환각 현상을 줄입니다.

2. 최신의 정확한 답변 

RAG는 ​​실시간 정보를 지속적으로 검색하여 훈련 데이터의 시간 제한이나 잘못된 콘텐츠를 완화합니다. 개발자는 최신 연구, 통계 또는 뉴스를 생성 모델에 직접 원활하게 통합할 수 있습니다. 또한 LLM을 라이브 소셜 미디어 피드, 뉴스 사이트 및 동적 정보 소스에 연결합니다. 이 기능을 통해 RAG는 실시간 및 정확한 정보를 요구하는 애플리케이션을 위한 귀중한 도구가 됩니다.

3. 비용 효율성 

Chatbot 개발에는 광범위한 교육을 통해 API에 액세스할 수 있는 LLM인 기초 모델을 활용하는 경우가 많습니다. 그러나 도메인별 데이터에 대해 이러한 FM을 재교육하면 높은 계산 및 재정적 비용이 발생합니다. RAG는 ​​리소스 활용도를 최적화하고 필요에 따라 선택적으로 정보를 가져오므로 불필요한 계산을 줄이고 전반적인 효율성을 향상시킵니다. 이는 RAG 구현의 경제적 실행 가능성을 향상시키고 AI 시스템의 지속 가능성에 기여합니다.

4. 합성정보

RAG는 ​​검색된 지식과 생성 기능을 완벽하게 결합하여 포괄적이고 관련성 있는 답변을 생성합니다. 다양한 정보 출처를 종합함으로써 모델에 대한 이해의 깊이를 높이고 더욱 정확한 결과를 제공합니다.

5. 훈련의 용이성 

RAG의 사용자 친화적인 특징은 학습의 용이성에서 드러납니다. 개발자는 모델을 손쉽게 미세 조정하여 특정 도메인이나 애플리케이션에 맞게 조정할 수 있습니다. 이러한 학습의 단순성 덕분에 RAG는 다양한 AI 시스템에 원활하게 통합될 수 있으며, 언어 이해 및 생성을 향상시키는 다재다능하고 사용하기 쉬운 솔루션입니다.

RAG의 해결 능력 LLM 환각 데이터 신선도 문제는 AI 시스템의 정확성과 신뢰성을 향상시키려는 기업에게 중요한 도구입니다.

RAG 사용 사례

RAG의 적응성은 지식 엔진부터 검색 기능 향상에 이르기까지 실제 세계에 영향을 미치는 혁신적인 솔루션을 제공합니다. 

1. 지식 엔진

RAG는 ​​기존 언어 모델을 최신의 진정한 콘텐츠 생성을 위한 포괄적인 지식 엔진으로 변환할 수 있습니다. 이는 교육 플랫폼, 연구 환경 또는 정보 집약적 산업과 같이 최신 정보가 필요한 시나리오에서 특히 유용합니다.

2. 검색 강화

LLM을 검색 엔진과 통합함으로써 LLM에서 생성된 답변으로 검색 결과를 강화하면 정보 쿼리에 대한 응답의 정확성이 향상됩니다. 이를 통해 사용자 경험이 향상되고 워크플로가 간소화되어 작업에 필요한 정보에 더 쉽게 액세스할 수 있습니다. 

3. 텍스트 요약

RAG는 ​​대량의 텍스트에 대해 간결하고 유익한 요약을 생성할 수 있습니다. 또한 RAG는 정확하고 철저한 개발을 가능하게 하여 사용자의 시간과 노력을 절약해 줍니다. 텍스트 요약 제3자 소스로부터 관련 데이터를 얻습니다. 

4. 질의응답 챗봇

LLM을 챗봇에 통합하면 회사 문서 및 지식 기반에서 정확한 정보를 자동으로 추출할 수 있어 후속 프로세스가 변화됩니다. 이를 통해 고객 문의 사항을 정확하고 신속하게 해결하는 챗봇의 효율성이 높아집니다. 

RAG의 미래 전망과 혁신

개인화된 응답, 실시간 정보 합성 및 지속적인 재교육에 대한 의존도 감소에 점점 더 중점을 두고 있는 RAG는 역동적이고 상황에 맞는 AI 상호 작용을 촉진하는 언어 모델의 혁신적인 개발을 약속합니다.

RAG가 성숙해짐에 따라 향상된 정확도로 다양한 애플리케이션에 원활하게 통합되어 사용자에게 세련되고 안정적인 상호 작용 경험을 제공합니다.

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