생성과 검색의 하모니: RAG로 더 똑똑한 AI 만들기

간단 소개

RAG는 LLM의 한계를 극복하고 신뢰성 있는 AI를 만들기 위한 핵심 기술이며, 다양한 아키텍처와 고려 사항이 존재합니다.

AI Summary

RAG(Retrieval-Augmented Generation)의 개념과 필요성
- LLM의 한계(최신성 부재, Hallucination, 도메인 전문성 부족)를 극복하기 위해 RAG가 등장했습니다.
- RAG는 검색(Retrieval)을 통해 외부 정보를 가져와 생성(Generation)에 활용합니다.
- RAG는 최신 정보 반영, 정확성 향상, 도메인 특화 등의 장점을 제공합니다.
RAG의 기본 구조 및 아키텍처
- RAG는 Retriever(검색기)와 Generator(생성기)로 구성됩니다.
- Retriever는 질문에 맞는 문서를 외부 데이터 소스에서 검색하고, Generator는 검색된 문서를 참고하여 답변을 생성합니다.
- 다양한 RAG 아키텍처(OpenAI + 벡터DB, Hugging Face, AWS 기반, 자체 구축형)가 존재하며, 상황에 맞춰 선택해야 합니다.
RAG의 한계 및 고려 사항
- 검색 품질, 실시간성, 문서 신뢰성, 복잡한 쿼리 처리 등 RAG는 몇 가지 한계를 가집니다.
- 데이터 품질, Retriever 성능, Prompt 설계, 지연 시간 관리, 보안 및 개인 정보 보호 등을 고려해야 합니다.
- 간단한 RAG 구축 예시(AWS titan, FAISS, OpenAI gpt-4 활용)를 통해 직접 체험해 볼 수 있습니다.