15세에게 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 설명하기

RAG 개요

Retrieval-Augmented Generation(RAG)은 대규모 언어 모델(LLM)의 성능을 향상시키기 위한 기술입니다. RAG는 모델이 답변을 생성할 때 외부 데이터 소스를 검색하여 최신 정보와 정확한 데이터를 활용합니다. 이를 통해 LLM이 제공하는 정보의 신뢰성과 정확성을 높일 수 있습니다.

RAG가 LLM을 향상시키는 방법

기존의 LLM은 방대한 양의 텍스트 데이터를 기반으로 학습하지만, 학습 이후의 새로운 정보나 업데이트된 데이터를 반영하지 못하는 한계가 있습니다. RAG는 이러한 한계를 극복하기 위해 질문에 답변할 때 실시간으로 관련 정보를 외부 데이터베이스나 문서에서 검색합니다. 검색된 정보를 바탕으로 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 답변을 생성하게 됩니다.

RAG의 장점

• 정확성 향상: 최신 정보와 정확한 데이터를 기반으로 답변을 생성하여 오류 가능성을 줄입니다.
• 신뢰성 증대: 외부 출처에서 정보를 검증함으로써 답변의 신뢰성을 높입니다.
• 유연성 강화: 다양한 주제와 상황에 맞추어 적절한 정보를 동적으로 검색하여 활용할 수 있습니다.

RAG의 예시

예를 들어, "태양계에서 가장 많은 위성을 가진 행성은?"이라는 질문에 기존의 LLM은 "목성, 88개의 위성"이라고 답할 수 있습니다. 그러나 만약 새로운 행성의 위성이 발견되었다면, RAG는 최신 데이터를 검색하여 이에 맞는 정확한 답변을 제공합니다.

결론

Retrieval-Augmented Generation(RAG)은 대규모 언어 모델의 한계를 극복하고 정보의 정확성과 신뢰성을 높이기 위한 효과적인 기술입니다. RAG를 통해 AI 모델은 더 나은 답변을 제공할 수 있으며, 이는 다양한 응용 분야에서 큰 가치를 창출할 수 있습니다.

함께 읽으면 좋은 참고 자료

• 대규모 언어 모델 소개
• 외부 데이터를 활용한 AI 향상
• AI 검색 기술 이해

[출처] Explaining Retrieval-Augmented Generation (RAG) to a 15-Year-Old