RAG를 통해 조직은 기존의 LLM 사용 방식보다 적은 위험으로 AI를 업무에 활용할 수 있습니다.
검색 증강 세대는 AI 솔루션을 도입하는 기업이 늘어나면서 점점 더 대중화되고 있습니다. 초기의 기업용 챗봇은 위험한 실수와 착각이 있었습니다.
RAG를 통해 기업은 특정 비즈니스 지식에 기반하여 생성된 결과물을 기반으로 LLMs 의 힘을 활용할 수 있습니다.
검색 증강 세대란 무엇인가요?
AI의 검색 증강 생성(RAG)은 a) 관련 외부 정보 검색과 b) AI가 생성한 응답을 결합하여 정확도와 관련성을 향상시키는 기술입니다.
대규모 언어 모델 생성(LLMs)에 의존하는 대신, RAG 모델의 응답은 회사의 웹페이지나 인사 정책 문서와 같이 AI 에이전트 빌더가 지정한 지식 기반에 의해 정보를 얻습니다.
RAG는 두 가지 주요 단계로 작동합니다:
1. 검색
이 모델은 정형 또는 비정형 소스(예: 데이터베이스, PDF, HTML 파일 또는 기타 문서)에서 관련 데이터를 검색하고 검색합니다. 이러한 소스는 정형(예: 표)이거나 비정형(예: 승인된 웹사이트)일 수 있습니다.
2. 세대
검색 후 정보는 LLM 에 입력됩니다. LLM 은 이 정보를 사용하여 자연어 응답을 생성하고 승인된 데이터를 자체 언어 기능과 결합하여 정확하고 인간과 유사한 브랜드에 맞는 응답을 생성합니다.
RAG 사용 사례의 예
RAG의 요점은 무엇인가요? 조직이 관련성 있고 유익하며 정확한 결과물을 제공할 수 있게 해줍니다.
RAG는 부정확한 LLM 출력이나 환각의 위험을 줄일 수 있는 직접적인 방법입니다.
예시 1: 로펌
로펌에서는 AI 시스템에서 RAG를 사용할 수 있습니다:
- 연구 중에 문서 데이터베이스에서 관련 판례, 판례, 법률 판결을 검색하세요.
- 사건 파일과 과거 판결문에서 주요 사실을 추출하여 사건 요약을 생성하세요.
- 직원들에게 관련 규정 업데이트를 자동으로 제공합니다.
예 2: 부동산 중개업
부동산 중개업체는 AI 시스템에서 RAG를 사용하여 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다:
- 고객 선호도에 따라 여러 데이터 소스의 매물 목록을 표시합니다.
- 과거 가격 및 거래 데이터를 분석하여 부동산 비교 보고서를 작성하세요.
- 특정 부동산과 관련된 지역 조닝 법률 및 규정을 자동으로 가져옵니다.
예 3: 전자상거래 스토어
이커머스에서는 AI 시스템에서 RAG를 사용하여 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다:
- 회사 데이터베이스에서 제품 정보, 사양 및 리뷰를 수집하여 개인화된 제품 추천 정보를 제공합니다.
- 주문 내역을 검색하여 사용자 선호도에 맞는 맞춤형 쇼핑 경험을 생성합니다.
- 공급망 데이터에 액세스하여 제품 가용성 및 배송 견적에 대한 실시간 업데이트를 제공하세요.
RAG의 이점
문의해 본 사람이라면 누구나 알겠지만 ChatGPT 또는 클로드( LLMs )에 문의해 보신 분이라면 아시겠지만, 최소한의 안전장치가 내장되어 있습니다.
적절한 감독 없이는 부정확하거나 심지어 유해한 정보를 생성하여 실제 배포에 신뢰할 수 없게 만들 수 있습니다.
RAG는 신뢰할 수 있는 최신 데이터 소스를 기반으로 대응하여 이러한 위험을 크게 줄이는 솔루션을 제공합니다.
환각 및 부정확성 방지
전통적인 언어 모델은 종종 설득력 있게 들리지만 실제로는 부정확하거나 관련 없는 응답인 환각을 불러일으킵니다.
RAG는 신뢰할 수 있고 관련성이 높은 데이터 소스를 기반으로 응답하여 환각을 완화합니다.
검색 단계는 모델이 정확한 최신 정보를 참조하도록 하여 환각의 가능성을 크게 줄이고 신뢰성을 높입니다.
최신 정보 검색
LLMs 은 많은 작업을 위한 강력한 도구이지만, 맞춤형 비즈니스 지식을 포함하여 희귀하거나 최근의 정보에 대한 정확한 정보를 제공하지 못합니다.
하지만 RAG를 사용하면 웹사이트, 표 또는 데이터베이스를 포함한 모든 소스에서 실시간 정보를 가져올 수 있습니다.
이렇게 하면 진실의 출처가 업데이트되는 한 모델이 최신 정보로 응답할 수 있습니다.
복잡한 상황에서의 커뮤니케이션
기존 LLM 사용의 또 다른 약점은 문맥 정보의 손실입니다. LLMs 길거나 복잡한 대화에서 문맥을 유지하는 데 어려움을 겪습니다. 이로 인해 불완전하거나 단편적인 응답이 종종 발생합니다.
그러나 RAG 모델을 사용하면 의미론적으로 연결된 데이터 소스에서 직접 정보를 가져와서 컨텍스트 인식을 할 수 있습니다.
제품 카탈로그가 탑재된 판매 챗봇처럼 사용자의 필요에 맞는 추가 정보를 제공하는 RAG를 통해 AI 상담원은 상황에 맞는 대화에 참여할 수 있습니다.
RAG의 작동 방식, 단계별
1. 문서 업로드
먼저 빌더가 AI 에이전트의 라이브러리에 문서나 파일을 업로드합니다. 파일은 웹페이지, PDF 또는 기타 지원되는 형식일 수 있으며, 이는 AI 지식창고의 일부를 구성합니다.
2. 문서 변환
PDF, 웹페이지 등 다양한 유형의 파일이 존재하기 때문에 시스템은 이러한 파일을 표준화된 텍스트 형식으로 변환합니다. - 시스템은 이러한 파일을 표준화된 텍스트 형식으로 변환하여 AI가 관련 정보를 쉽게 처리하고 검색할 수 있도록 합니다.
3. 청크 및 저장
그런 다음 변환된 문서는 관리하기 쉬운 작은 조각 또는 청크로 분류됩니다. 이러한 청크는 데이터베이스에 저장되어 AI 에이전트가 쿼리 중에 관련 섹션을 효율적으로 검색하고 검색할 수 있습니다.
4. 사용자 쿼리
지식창고가 설정되면 사용자는 AI 상담원에게 질문할 수 있습니다. 자연어 처리(NLP) 를 사용하여 쿼리를 처리하여 사용자가 질문하는 내용을 이해합니다.
5. 지식 검색
AI 에이전트는 검색 알고리즘을 사용하여 저장된 청크를 검색하여 업로드된 문서에서 사용자의 질문에 답할 수 있는 가장 관련성이 높은 정보를 찾습니다.
6. 세대
마지막으로 AI 에이전트는 검색된 정보를 언어 모델 기능과 결합하여 쿼리와 검색된 데이터를 기반으로 일관되고 문맥에 맞는 정확한 답변을 생성합니다.
RAG의 고급 기능
개발자가 아니라면 모든 RAG가 똑같이 만들어지는 것은 아니라는 사실에 놀랄 수도 있습니다.
시스템마다 필요성, 사용 사례 또는 기술 능력에 따라 서로 다른 RAG 모델을 구축합니다. 일부 AI 플랫폼은 다음과 같은 고급 RAG 기능을 제공합니다.
시맨틱 청크 대 네이티브 청크
네이티브 청크는 의미나 문맥에 관계없이 텍스트를 500단어 단위로 자르는 것처럼 문서를 고정된 크기의 조각으로 분할하는 것을 말합니다.
반면에 시맨틱 청킹은 콘텐츠에 따라 문서를 의미 있는 섹션으로 나눕니다. 단락이나 주제와 같은 자연스러운 구분을 고려하여 각 청크에 일관된 정보가 포함되도록 합니다.
필수 인용
금융이나 의료와 같이 AI와의 고위험 대화를 자동화하는 산업에서 인용문은 정보를 받을 때 사용자에게 신뢰를 심어주는 데 도움이 될 수 있습니다.
개발자는 RAG 모델에 전송된 모든 정보에 대해 인용을 제공하도록 지시할 수 있습니다.
예를 들어 직원이 AI 챗봇에게 건강 보험 혜택에 대한 정보를 요청하면 챗봇이 응답하여 관련 직원 혜택 문서에 대한 링크를 제공할 수 있습니다.
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