RAG: 검색을 증강한 생성에 대한 이해
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개요 |
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검색을 증강한 생성 (Retrieval Augmented Generation)이란? |
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테크니컬 포인트 오브 뷰 (Technical Point of View)에서의 탐색과 생성 |
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일반 사용자를 위한 프로그래머의 관점에서 RAG 이해하기 |
| ⚙️ |
벡터 저장소를 활용한 RAG의 작동 원리 |
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RAG 구현의 장점 |
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자주 묻는 질문 (FAQ) |
📚 개요
이 포스트에서는 검색을 증강한 생성 (Retrieval Augmented Generation)에 대해 알아보겠습니다. 본문에서는 검색을 증강한 생성이란 무엇인지, 기술적인 면에서는 어떻게 작동하는지, 프로그래머의 관점에서는 어떻게 이해해야 하는지에 대해 설명합니다. 또한, 벡터 저장소를 활용한 RAG의 작동 원리와 이를 사용하는 장점에 대해서도 다룰 것입니다. 마지막으로, 자주 묻는 질문과 그에 대한 답변을 제공할 예정입니다.
🔍 검색을 증강한 생성 (Retrieval Augmented Generation)이란?
검색을 증강한 생성이란, 기존의 대형 언어 모델에 정보 검색 기능을 추가하여 사용자에게 최신 정보를 제공하는 방식을 말합니다. 기존의 언어 모델은 사용자의 질문에 대해 정확한 답변을 생성할 수 있지만, 최신 정보에 대한 갱신이 이루어지지 않아 정보의 정확성 문제가 있습니다. 이를 해결하기 위해 검색을 증강한 생성은 벡터 저장소를 활용하여 항상 최신 정보를 얻어올 수 있는 구조를 제공합니다. 이는 일반 사용자의 궁금증을 해결하고 최신 답변을 제공하는 데 도움이 됩니다.
🧩 테크니컬 포인트 오브 뷰에서의 탐색과 생성
RAG를 기술적인 면에서 이해하기 위해서는 탐색과 생성 두 가지 요소를 중심으로 살펴보아야 합니다. 기존의 언어 모델은 정보를 탐색할 수 있는 능력이 없기 때문에 유용한 답변을 생성하는 데 한계가 있습니다. 따라서, RAG는 벡터 저장소를 활용하여 정보를 탐색하고 최신 정보를 얻어올 수 있도록 합니다. 이렇게 얻어온 정보를 활용하여 언어 모델이 보다 정확하고 의미 있는 답변을 생성할 수 있게 됩니다.
📖 일반 사용자를 위한 프로그래머의 관점에서 RAG 이해하기
RAG를 프로그래머의 관점에서 이해하기 위해서는 벡터 저장소에 대한 이해가 필요합니다. 벡터 저장소는 정보를 담고 있는 다양한 벡터들을 사용하여 문서를 임베딩하는 방식을 말합니다. 이렇게 임베딩된 문서들은 벡터 저장소에 저장되어 최신 정보를 검색할 때 활용됩니다. 사용자의 질문을 임베딩하여 벡터 저장소에서 가장 유사한 벡터를 찾고, 해당 벡터에 연결된 문서를 얻어온 후, 언어 모델과 조합하여 최신 정보를 제공하는 답변을 생성합니다. 이를 통해 RAG는 사용자에게 정확하고 최신의 정보를 전달할 수 있습니다.
⚙️ 벡터 저장소를 활용한 RAG의 작동 원리
RAG에서는 정보를 담고 있는 문서들을 벡터 저장소에 저장합니다. 이 때, 문서를 작은 청크로 나누고, 각 청크를 임베딩하여 벡터 저장소에 저장합니다. 사용자의 질문을 임베딩하고, 벡터 저장소에서 유사도를 계산하여 가장 유사한 벡터를 찾아 해당 벡터에 연결된 문서를 얻어옵니다. 이후, 언어 모델은 사용자의 질문과 얻어온 문서를 조합하여 최신 정보를 반영한 답변을 생성합니다. 이 방식을 통해 RAG는 항상 최신 정보를 기반으로 정확한 답변을 제공할 수 있습니다.
✅ RAG 구현의 장점
RAG를 구현하는 것에는 여러 장점이 있습니다. 먼저, RAG를 사용하면 항상 최신 정보를 알려줄 수 있습니다. 기존의 언어 모델과 달리 매번 모델을 훈련시킬 필요 없이 벡터 저장소를 업데이트하여 최신 정보를 얻을 수 있습니다. 또한, RAG를 사용하면 정보의 출처를 제공할 수 있습니다. 이는 신뢰도 있는 답변을 제공하는 데 도움이 됩니다. RAG에 대한 더 자세한 내용은 제 블로그에서 확인하실 수 있습니다.
❓ 자주 묻는 질문 (FAQ)
Q: RAG는 어떻게 작동하나요?
A: RAG는 벡터 저장소를 활용하여 최신 정보를 검색하고, 해당 정보를 활용하여 언어 모델이 최신 답변을 생성하는 방식입니다.
Q: 왜 RAG를 사용해야 하나요?
A: RAG를 사용하면 항상 최신 정보를 제공할 수 있으며, 정보의 출처를 제공하여 더 신뢰할 수 있는 답변을 제공할 수 있습니다.
Q: RAG는 어떻게 구현할 수 있나요?
A: RAG를 구현하기 위해서는 벡터 저장소를 활용하여 정보를 저장하고, 사용자의 질문과 저장된 벡터의 유사도를 계산하여 최적의 답변을 생성하는 방식을 사용합니다.
본문은 검색을 증강한 생성 (Retrieval Augmented Generation)에 대해 알아보았습니다. RAG는 최신 정보를 제공하며, 벡터 저장소를 활용하여 정보를 검색하고 언어 모델이 최신 답변을 생성하는 방식입니다. RAG를 구현함으로써 항상 최신 정보를 제공하고, 신뢰할 수 있는 답변을 제공할 수 있습니다. 자세한 내용은 제 블로그에서 확인하실 수 있습니다. 감사합니다.
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