RAG로 AI 애플리케이션 정확도 향상하기

Retrieval Augmented Generation (RAG)으로 AI 애플리케이션 정확도 향상하기

서론

최근 인공지능(AI) 기술의 발전과 함께 대규모 언어 모델(LLM)이 주목받고 있습니다. 하지만 LLM은 일반적인 지식에는 뛰어나지만 특정 정보에 대한 정확도가 부족할 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 정보 검색 증강 생성(Retrieval Augmented Generation, RAG) 기술이 등장했습니다. 본 글에서는 RAG의 개념과 실제 애플리케이션 구축 방법을 살펴보고, 다양한 활용 사례를 소개합니다.

1. RAG의 개념 및 작동 원리

RAG는 LLM의 정확도를 향상시키기 위해 외부 정보 검색 시스템을 활용하는 기술입니다. RAG는 크게 정보 검색(Retrieval)과 생성(Generation) 두 단계로 나뉘어 작동합니다.

• 정보 검색: 사용자의 질문과 관련된 정보를 외부 데이터베이스에서 검색합니다.
• 생성: 검색된 정보를 바탕으로 LLM이 답변을 생성합니다.

예를 들어, "Cloud Run에서 Cloud Storage 마운트 기능은 언제 출시되었나요?"라는 질문에 RAG는 다음과 같이 작동합니다.

1. Cloud Run 릴리스 노트 데이터베이스에서 "Cloud Storage 마운트"와 관련된 정보를 검색합니다.
2. 검색된 정보를 LLM에 제공하여 답변을 생성합니다.

이처럼 RAG는 LLM이 외부 정보를 활용하여 보다 정확하고 상세한 답변을 생성할 수 있도록 지원합니다.

2. RAG 애플리케이션 구축 방법

RAG 애플리케이션을 구축하기 위해서는 데이터 인덱싱 작업과 웹 애플리케이션 구축이 필요합니다.

• 데이터 인덱싱: 외부 데이터를 벡터 임베딩 형태로 변환하여 데이터베이스에 저장합니다. Cloud SQL, AlloyDB, Spanner 등 다양한 데이터베이스를 활용할 수 있습니다. LangChain과 같은 라이브러리를 사용하면 인덱싱 작업을 간편하게 수행할 수 있습니다.
• 웹 애플리케이션 구축: 사용자 질문을 받아 정보 검색을 수행하고, LLM을 통해 답변을 생성하는 웹 애플리케이션을 구축합니다. LangChain을 활용하면 벡터 저장소 초기화, 정보 검색, 프롬프트 템플릿 생성, LLM 초기화 등의 작업을 쉽게 처리할 수 있습니다.

상위 댓글에서 언급된 코드랩을 참고하면 RAG 애플리케이션 구축 과정을 단계별로 따라 할 수 있습니다.

3. RAG 활용 사례

RAG는 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다.

• 챗봇 및 가상 비서: 고객 데이터, 제품 문서, 지식 베이스에 접근하여 개인 맞춤형 고객 지원을 제공합니다.
• 지식 관리: 직원들이 내부 문서, 위키, 데이터베이스에서 필요한 정보를 효율적으로 검색할 수 있도록 지원합니다.
• 계약 분석: 법률 문서를 분석하고 핵심 조항을 식별하며 관련 정보를 추출합니다.

결론

RAG는 LLM의 한계를 극복하고 AI 애플리케이션의 정확도를 향상시키는 핵심 기술입니다. LangChain과 같은 도구를 활용하면 RAG 애플리케이션을 보다 쉽게 구축할 수 있으며, 다양한 분야에서 혁신적인 서비스를 제공할 수 있습니다. 앞으로 RAG 기술은 더욱 발전하여 AI 기술의 활용 범위를 넓히고 우리 삶에 큰 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.