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대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)은 방대한 텍스트 데이터를 학습해 인간의 언어를 이해하고 생성하는 인공지능 모델입니다. GPT-4, LLaMA, BERT와 같은 모델이 대표적이며, 자연어 처리(NLP) 기술을 기반으로 질문에 답하거나 텍스트를 생성하는 데 활용됩니다. LLM은 챗봇, 번역, 콘텐츠 생성 등 다양한 분야에서 사용되며, 수십억 개의 파라미터를 통해 복잡한 언어 패턴을 학습합니다.
LLM은 대량의 텍스트 데이터를 사전에 학습(Pre-training)한 후, 특정 작업에 맞게 미세 조정(Fine-tuning)됩니다. 예를 들어, 고객 지원 챗봇은 기업의 FAQ 데이터를 학습해 사용자 질문에 맞는 답변을 제공할 수 있습니다. 이러한 모델은 문맥을 이해하고 자연스러운 대화를 생성하는 데 탁월하지만, 몇 가지 중요한 한계가 있습니다.
LLM의 한계
최신 정보 부족
LLM은 학습 데이터에 의존하며, 학습 시점 이후의 정보는 반영하지 못합니다. 예를 들어, LLM이 2025년 5월까지 데이터만 학습했다면, 2025년 6월 이후의 뉴스나 트렌드를 묻는 질문에 대해 LLM은 부정확하거나 오래된 답변을 제공할 가능성이 높습니다.환각 현상(Hallucination)
LLM은 때때로 사실과 다른 정보를 생성합니다. 예를 들어, 존재하지 않는 사건이나 잘못된 통계를 답변으로 내놓을 수 있습니다. Intel의 보고에 따르면, LLM의 환각 현상은 특정 도메인에서 최대 20%까지 발생할 수 있습니다.도메인 특화 지식 부족
LLM은 일반적인 지식에는 강하지만, 의료, 법률, 금융 등 전문 분야의 최신 데이터나 세부 지식은 부족할 수 있습니다.비용과 자원 문제
LLM을 재학습시키거나 최신 데이터로 업데이트하려면 막대한 컴퓨팅 자원과 비용이 필요합니다. 이는 특히 소규모 기업에게 부담이 될 수 있습니다.
이러한 한계로 인해 LLM만으로는 정확하고 최신화된 답변을 제공하는 데 한계가 있으며, 이를 보완하기 위해 RAG(검색 증강 생성) 기술이 개발되었습니다.
RAG란 무엇인가요?
검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG)은 LLM의 한계를 극복하고 더 정확하고 최신 정보를 제공하는 AI 기술입니다. RAG는 검색과 생성을 결합한 시스템으로, 사용자의 질문에 답변하기 위해 외부 데이터 소스에서 관련 정보를 검색한 뒤, 이를 바탕으로 자연스러운 답변을 생성합니다. 예를 들어, “2025년 최신 스마트폰 트렌드는?”라는 질문에 대해 RAG는 웹이나 데이터베이스에서 최신 정보를 검색하고, 이를 종합해 정확한 답변을 제공합니다.
RAG는 LLM의 환각 현상을 줄이고, 최신 데이터를 반영하며, 특정 도메인에 특화된 답변을 제공하는 데 특히 유용합니다. 이를 통해 챗봇, 고객 지원 시스템, 콘텐츠 추천 엔진 등에서 더 높은 정확성과 사용자 만족도를 달성할 수 있습니다.
RAG의 작동 원리
RAG는 검색과 생성 두 단계로 작동합니다. 아래는 그 과정을 간단히 정리한 내용입니다:
질문 이해 및 검색
사용자가 입력한 질문을 질의 인코더(Query Encoder)가 벡터 형태로 변환합니다. 이 벡터는 벡터 데이터베이스에서 관련 정보를 검색하는 데 사용됩니다. 검색 엔진은 키워드 기반 검색뿐 아니라 의미론적 검색(semantic search)을 활용해 질문의 의도를 정확히 파악합니다. 예를 들어, Amazon Kendra는 의미 체계 랭커를 통해 최대 100개의 관련 구절을 검색할 수 있습니다.정보 증강 및 생성
검색된 정보는 LLM의 프롬프트에 추가되어 증강된 컨텍스트를 형성합니다. 이후 LLM은 이 데이터를 바탕으로 자연스럽고 정확한 답변을 생성합니다. 이 과정에서 검색된 정보는 벡터 데이터베이스에 저장되며, 관련성 순으로 정렬됩니다.
RAG의 핵심은 외부 데이터 소스를 실시간으로 참조하여 LLM이 최신 정보를 반영할 수 있도록 하는 점입니다. 이는 LLM을 재학습시키는 것보다 비용 효율적이며, 특정 도메인에 특화된 지식을 제공할 수 있습니다.
RAG의 주요 구성 요소
RAG 시스템은 크게 세 가지 구성 요소로 나뉩니다:
검색기(Retriever): 질문과 관련된 데이터를 외부 소스에서 찾아내는 역할을 합니다. 주로 벡터 데이터베이스와 검색 엔진이 사용됩니다.
생성기(Generator): 검색된 정보를 바탕으로 자연스러운 텍스트를 생성하는 LLM입니다. GPT-4와 같은 고성능 모델이 주로 활용됩니다.
증강 방법(Augmentation Method): 검색된 데이터를 LLM의 입력에 효과적으로 통합하는 프롬프트 엔지니어링 기술을 포함합니다.
이 세 요소가 조화를 이루면 RAG는 높은 정확성과 맥락 적합성을 제공합니다.
RAG의 장점
RAG는 기존 LLM 대비 여러 가지 강점을 제공합니다:
최신 정보 반영
RAG는 외부 데이터 소스를 주기적으로 업데이트하여 최신 정보를 제공합니다. 예를 들어, Oracle은 RAG를 통해 기업 데이터베이스의 최신 데이터를 실시간으로 반영할 수 있다고 설명합니다.환각 현상 감소
외부 소스를 참조함으로써 LLM이 부정확한 정보를 생성할 가능성을 줄입니다. Intel은 RAG가 LLM의 환각 현상을 2~20% 줄일 수 있다고 밝혔습니다.비용 효율성
LLM을 재학습시키는 대신 외부 데이터를 활용하므로, RAG는 컴퓨팅 자원과 비용을 절감할 수 있습니다. Databricks는 RAG가 조직의 소규모 데이터로도 높은 성능을 발휘한다고 강조합니다.도메인 특화 가능
RAG는 특정 산업(예: 의료, 금융)의 데이터에 맞춰 답변을 생성할 수 있어 전문성을 높입니다.
RAG의 단점과 한계
RAG는 강력하지만 몇 가지 한계도 존재합니다:
외부 데이터 의존성
검색된 정보가 부정확하거나 신뢰도가 낮으면 결과물의 품질도 영향을 받습니다.개인정보 보호 문제
민감한 데이터를 검색할 경우, 보안 및 규제 준수 문제가 발생할 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 문서 수준 보안을 적용하는 방법이 제안되고 있습니다.창의성 제한
RAG는 사실 기반 답변에 초점을 맞추기 때문에 창의적인 콘텐츠 생성에는 제한적입니다.복잡한 설계 요구
검색과 생성 모듈의 통합은 신중한 최적화가 필요하며, 이는 개발 비용을 증가시킬 수 있습니다.
RAG의 최신 발전
RAG는 다양한 방식으로 진화하고 있습니다. 대표적인 최신 RAG 유형은 다음과 같습니다:
Corrective RAG: 검색된 문서의 신뢰도를 평가하여 부정확하거나 모호한 정보를 필터링하는 방식입니다. 이는 LLM의 답변 품질을 높이는 데 효과적입니다.
Advanced RAG: 의미론적 청킹과 쿼리 최적화를 통해 검색 정확도를 향상시킵니다.
Modular RAG: 검색과 생성 모듈을 독립적으로 최적화하여 유연성과 확장성을 제공합니다.
또한, RAG에 Reranker를 통합하여 검색된 문서의 관련성을 재평가하는 기술도 주목받고 있습니다. AWS는 Reranker를 활용한 RAG가 한국어 데이터에서 응답 정확도를 개선했다고 보고했습니다.
RAG의 활용 사례
RAG는 다양한 산업에서 활용되고 있습니다:
고객 지원 챗봇
Salesforce는 RAG를 활용해 고객 질문에 정확한 답변을 제공하는 챗봇을 개발했으며, 이는 고객 만족도를 높이는 데 기여했습니다.콘텐츠 추천 시스템
RAG는 사용자 선호도와 최신 트렌드를 결합해 개인화된 콘텐츠를 추천합니다. 예를 들어, 음악 스트리밍 서비스에서 최신 차트와 사용자 기록을 반영한 추천이 가능합니다.학술 연구 지원
연구원들이 방대한 논문과 특허 문서를 빠르게 분석하도록 돕습니다.기업 지식 관리
조직 내 문서와 보고서를 검색해 필요한 정보를 요약하고 제공합니다.
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