LLM과 RAG: 더 나은 지식을 위한 협업

최근 몇 년간 자연어 처리(NLP) 분야에서 큰 변화를 일으킨 두 가지 기술은 바로 대형 언어 모델(LLM, Large Language Model)과 RAG(Retrieval-Augmented Generation)입니다. 이 블로그에서는 LLM의 기본 개념을 간단히 살펴보고, 특히 RAG가 어떻게 작동하며 이를 통해 LLM이 더욱 강력해질 수 있는지 상세하게 설명해 보겠습니다.

LLM이란 무엇인가?

LLM은 방대한 양의 데이터를 학습하여 언어를 이해하고 생성하는 AI 모델입니다. 대표적인 예로 GPT-3, GPT-4와 같은 모델들이 있습니다. 이러한 모델들은 인공지능이 문맥을 이해하고, 자연스러운 답변을 생성하도록 훈련되었기 때문에 사용자가 입력한 질문에 대해서 매우 인간다운 응답을 생성해낼 수 있습니다. 하지만 LLM의 한계도 존재합니다. 최신 정보를 즉각적으로 업데이트하지 않기 때문에 지식이 제한적이며, 훈련 데이터에 포함되지 않은 정보에 대해서는 잘못된 답을 할 가능성도 있습니다.

 

RAG의 필요성

RAG는 이러한 LLM의 한계를 보완하기 위해 고안된 기술입니다. Retrieval-Augmented Generation, 즉 '검색 기반 생성'이라는 뜻의 RAG는, LLM이 생성할 답변을 보다 정확하고 최신의 정보로 보강할 수 있는 방법을 제공합니다. 기본적으로 RAG는 LLM의 언어 생성 능력에 정보를 검색해오는 기능을 결합한 것입니다. 이렇게 함으로써 LLM이 자신의 훈련 데이터에 포함되지 않았거나 최신의 정보가 필요한 질문에 대해서도 신뢰할 수 있는 답변을 할 수 있게 됩니다.

RAG의 동작 원리

RAG는 두 가지 주요 모듈로 구성됩니다: 정보 검색기(Retriever)와 언어 생성기(Generator)입니다. 이 두 모듈은 다음과 같은 순서로 상호작용합니다.

1. 질문 입력: 사용자가 질문을 입력하면, 이 질문은 먼저 정보 검색기(Retriever)에 전달됩니다. 정보 검색기는 사용자의 질문과 관련된 문서를 찾기 위해 검색을 수행합니다. 이 과정에서 일반적으로 데이터베이스, 위키와 같은 정보의 집합에서 관련된 내용을 찾아냅니다.
2. 관련 정보 검색: 검색기는 질문과 관련된 고도로 연관성이 있는 문서를 빠르게 식별합니다. 이 과정에서 사용되는 방법으로는 벡터 검색이나 BM25와 같은 검색 알고리즘이 사용됩니다. 검색 결과는 단순히 키워드가 포함된 문서를 찾는 것이 아니라, 문맥적으로 의미 있는 정보를 찾기 위한 방식으로 최적화됩니다.
3. 생성기의 응답 생성: 검색된 문서는 이후 언어 생성기(LLM)에 입력으로 제공됩니다. 언어 생성기는 이 정보를 바탕으로 사용자에게 더욱 정교하고 정확한 답변을 제공합니다. 이 단계에서 LLM은 제공받은 외부 정보를 활용해 보다 자연스럽고 일관성 있는 응답을 생성합니다.

Python 코드 예시로 본 RAG의 동작

아래는 Python으로 RAG의 기본적인 동작을 간단히 구현한 코드 예시입니다:

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
import faiss
import numpy as np

# 사전 준비: 토크나이저와 모델 불러오기
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("facebook/bart-large")
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("facebook/bart-large")

# 간단한 문서 집합 설정
documents = [
    "인공지능은 머신러닝을 포함하는 넓은 개념입니다.",
    "대형 언어 모델은 매우 많은 파라미터를 사용하여 훈련됩니다.",
    "RAG는 검색 기반의 텍스트 생성을 수행합니다.",
    "최신 기술 트렌드는 대형 언어 모델을 검색과 결합하는 것입니다."
]

# 벡터화 및 인덱스 생성
# 간단히 문서들을 임베딩하여 검색하기 위해 FAISS 사용
def embed_documents(documents):
    return np.array([np.random.rand(768) for _ in documents])

embeddings = embed_documents(documents)
index = faiss.IndexFlatL2(768)
index.add(embeddings)

# 질문을 받아 가장 관련성 높은 문서 검색
def retrieve(query, index, documents, top_k=1):
    query_embedding = np.random.rand(768)  # 실제로는 임베딩 모델로 변환해야 함
    _, indices = index.search(np.array([query_embedding]), top_k)
    return [documents[i] for i in indices[0]]

# 질문 입력
query = "RAG는 무엇인가요?"
retrieved_docs = retrieve(query, index, documents)

# 검색된 정보를 바탕으로 답변 생성
input_text = query + " " + " ".join(retrieved_docs)
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
output = model.generate(**inputs)
response = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)

print("응답:", response)

위의 코드에서 주요 단계는 다음과 같습니다:

1. 문서 임베딩 및 인덱스 생성: 문서를 벡터화하고, FAISS를 사용하여 검색 인덱스를 생성합니다.
2. 질문에 따른 문서 검색: 사용자의 질문에 가장 적합한 문서를 검색합니다.
3. 언어 생성기 사용: 검색된 문서를 바탕으로 언어 생성기를 이용해 최종 답변을 생성합니다.

 

예시를 통한 이해

예를 들어, 사용자가 "최신 인공지능 연구 동향은 무엇인가요?"라는 질문을 한다고 가정해 봅시다. LLM 단독으로는 학습된 이후 새로 등장한 연구나 트렌드를 알 수 없습니다. 하지만 RAG는 우선 검색기를 통해 최신 논문 데이터베이스에서 관련된 연구를 검색합니다. 그리고 이 정보를 바탕으로 LLM이 응답을 생성하므로, 최신 연구 동향에 대한 구체적이고 정확한 답변을 제공할 수 있습니다.

 

RAG의 장점과 한계

RAG의 주요 장점은 LLM이 제공하는 언어 생성 능력과 검색기의 실시간 정보 접근 능력을 결합해 정확도와 최신성을 동시에 확보한다는 점입니다. 그러나 이러한 구조는 다소 복잡하며, 검색된 정보의 품질이 최종 응답의 품질에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서 데이터베이스의 신뢰성과 검색 알고리즘의 정밀도도 매우 중요한 요소가 됩니다.

 

RAG의 실제 응용 사례

RAG는 다양한 분야에서 실제로 활용되고 있습니다. 몇 가지 응용 사례를 살펴보겠습니다:

1. 고객 지원 챗봇: RAG는 고객 지원 시스템에서 매우 유용하게 사용됩니다. 사용자가 특정 제품에 대한 문제를 제기하면, RAG는 관련된 문서를 검색하여 즉각적인 해결책을 제공할 수 있습니다. 이를 통해 고객 지원의 정확도와 속도를 크게 향상시킬 수 있습니다.
2. 의료 분야: 의사들이 환자에게 질문을 받았을 때, RAG를 사용하여 최신 의학 연구나 논문을 참조하여 정확하고 신뢰할 수 있는 정보를 제공합니다. 이는 특히 의학적 지식이 빠르게 변화하는 환경에서 중요한 역할을 합니다.
3. 연구 및 개발: 연구자들이 특정 주제에 대한 최신 논문이나 기사를 찾는 데에도 RAG가 유용합니다. LLM은 관련된 질문을 이해하고, 검색 모듈은 최신 정보에 접근하여 연구자가 빠르고 효율적으로 필요한 정보를 찾을 수 있도록 도와줍니다.
4. 전자상거래: 사용자들이 특정 제품에 대한 정보를 검색할 때, RAG는 제품 리뷰, 사양, 최신 가격 정보 등을 실시간으로 제공할 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 더 나은 구매 결정을 내릴 수 있습니다.

RAG의 기술적 구현 도전과 고려사항

RAG를 실제 시스템에 구현하기 위해서는 몇 가지 기술적 도전과 고려사항이 필요합니다:

1. 검색 성능 최적화: 검색 모듈은 대규모 데이터베이스에서 빠르게 관련 정보를 찾아야 하므로, 효율적인 인덱싱과 벡터 검색이 필요합니다. 이를 위해 FAISS와 같은 고성능 라이브러리를 사용하는 것이 일반적입니다.
2. 실시간 정보 갱신: 데이터베이스의 정보는 최신 상태를 유지해야 합니다. 특히 뉴스나 최신 연구와 같은 빠르게 변화하는 분야에서는 실시간으로 데이터베이스를 업데이트하는 것이 중요합니다.
3. 응답의 일관성: LLM이 검색된 정보를 바탕으로 응답을 생성할 때, 문맥적 일관성을 유지하는 것이 중요합니다. 검색된 정보가 여러 개일 경우 이를 잘 결합하여 자연스러운 답변을 생성하는 것이 기술적 도전 과제 중 하나입니다.

 

결론

LLM과 RAG의 결합은 인공지능 응답 시스템에 있어 큰 발전을 의미합니다. LLM의 기본적인 언어 이해와 생성 능력을 RAG를 통해 강화함으로써, 더 신뢰할 수 있고 시의적절한 정보를 제공할 수 있는 AI 솔루션이 가능해졌습니다. 특히 빠르게 변화하는 지식의 세계에서, RAG는 LLM의 한계를 뛰어넘어 더욱 강력한 정보 제공자로서의 역할을 합니다.