RAG, Chat GPT가 거짓말을 멈추게 된 이유

Chat GPT가 사실에 기반한 정보를 전달하는 경향이 점점 뚜렷해지고 있습니다. 초기에는 ‘세종대왕 맥북 사건’처럼 잘못된 정보를 사실처럼 전달하던 사례가 논란이 되었지만, 이제는 훨씬 더 신뢰할 수 있는 답변을 제공하고 있습니다.

사용자의 질문에 스스로 학습해 답변을 생성하는 LLM 모델은 초기부터 잘못된 정보를 사실처럼 전달하는 ‘환각 현상’이 큰 문제로 지적되었는데요. 

AI 전문가들은 Chat GPT와 같은 LLM 모델에서 발생하는 환각 현상을 어떻게 개선할 수 있었을까요? Chat GPT가 거짓말을 멈추게 된 비결, 지금부터 자세히 알려드리겠습니다!

RAG(Retrieval-Augmented Generation)란?

RAG란 Retrieval Augmented Generation의 약자로, ‘검색 증강 생성’을 의미합니다. RAG 시스템에서는 사용자의 질문이 입력되면, 검색 모듈이 외부 데이터베이스나 문서 저장소에서 관련 정보를 검색합니다. 

이렇게 검색된 데이터는 LLM(대규모 언어 모델)으로 전달되어, 학습된 데이터 외에도 데이터 베이스나 문서 저장소에 저장된 데이터를 바탕으로 답변을 생성하게 됩니다.
이를 통해 검색된 데이터를 활용한 LLM은 질문에 정확히 부합하는 답변을 생성할 확률이 높아지며, 마치 답안지를 가지고 답변을 작성하듯 신뢰도 높은 결과를 제공합니다. 

RAG 덕분에 LLM은 보다 사실적이고 정확한 정보를 전달하며, 이제는 진정한 인공지능 다운 역할을 수행할 수 있게 된 것입니다.

RAG가 주목받는 이유, 

우리 ‘Chat GPT’가 달라졌어요.

환각 현상 완화

RAG가 주목받는 가장 큰 이유는 LLM(Large Language Model)이 가진 핵심 문제인 ‘환각 현상’을 효과적으로 해결할 수 있기 때문입니다. 

환각 현상이란, LLM이 충분한 맥락이나 정확한 사실이 없는 상황에서, 실제 사실이 아닌 정보를 마치 사실인 것처럼 생성하는 현상을 말합니다. 

이러한 문제는 LLM의 학습 방식에서 기인합니다. LLM은 입력된 문장을 바탕으로 다음에 올 단어를 예측하며 문장을 생성하지만, 이 과정에서 실제와 다른 정보가 포함될 가능성이 있습니다.

RAG는 신뢰할 수 있는 외부 데이터 베이스에서 정보를 검색한 후 이를 LLM의 답변에 활용함으로써 환각 문제를 크게 완화합니다. 

LLM이 단순히 자체 학습 데이터에 의존하지 않고, RAG에 연결된 데이터베이스의 정보를 기반으로 작동하기 때문에, 더 신뢰할 수 있는 데이터를 중심으로 답변을 생성할 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 더욱 정확하고 신뢰도 높은 정보를 제공받을 수 있게 됩니다.

RAG를 통한 LLM 모델의 커스터마이즈

두 번째 이유는 ‘파운데이션 모델(Foundation Model)’을 개발하는 데 드는 막대한 비용과 자원 때문입니다. 파운데이션 모델은 전 세계의 방대한 지식을 학습한 대규모 모델로, 이를 구축하려면 수십억 달러에 달하는 자금과 기술력이 필요합니다. 

이러한 자원은 자본력이 풍부한 빅테크 기업에 국한되어 있어, 중소규모의 기업들이 자체적으로 파운데이션 모델을 제작하는 것은 사실상 불가능합니다.

이러한 한계 속에서, 많은 기업들은 파운데이션 모델을 직접 구축하기보다는 RAG 기술을 활용해 기존 파운데이션 모델에 자신들만의 데이터를 결합하는 방식에 집중하고 있습니다. 

RAG는 각 기업의 데이터와 파운데이션 모델을 접목하여 맞춤형 답변을 생성할 수 있게 해주며, 이를 통해 기업들은 효율성과 정확성을 동시에 추구할 수 있습니다.

특히, 빅테크 기업들은 LLM 시스템을 구축하고 이를 기반으로 한 생태계를 확장하는 데 집중하고 있는 반면, 중소규모 기업들은 RAG 기술을 활용해 자신들만의 데이터로 특화된 솔루션을 개발하고 있습니다. 이를 통해 LLM과 RAG 기술은 상호 보완적으로 발전하며, AI 기술의 활용 가능성을 더욱 넓히고 있습니다.

결과적으로, RAG는 LLM의 환각 현상을 해결하고, 파운데이션 모델의 높은 진입 장벽을 극복할 수 있는 핵심 기술로 자리 잡았습니다. 이러한 이유로 RAG는 현재 AI 시장에서 더욱 주목받고 있으며, 앞으로도 중요한 역할을 할 것으로 기대되고 있습니다.

복잡한 데이터까지 신뢰할 수 있는 데이터로,

RAG의 발전은 계속 진행 중

RAG는 초기에는 단순히 검색과 생성을 결합한 기본 방식, 즉 Naive RAG로 시작되었습니다. 이 방식은 질문에 대한 답변을 생성하기 위해 필요한 데이터를 검색한 후, 검색된 데이터를 기반으로 답변을 생성하는 단순한 구조를 따릅니다.

그러나 RAG의 사용 요구가 증가하고, LLM이 점점 더 많은 데이터를 처리하며 복잡한 질문에 답해야 하는 상황이 많아지면서, RAG는 단순한 Naive RAG에서 고도화된 Advanced RAG로 발전하게 되었습니다. 

Advanced RAG는 RAG의 각 단계를 개선하고 최적화하기 위해 다양한 기법을 포함하며, 보다 정교하고 효율적인 답변 생성 과정을 지원합니다.

정교하고 효율적인 답변을 생성하기 위한 

Advanced RAG의 데이터 생성 기법

Filtering 기법

검색 단계에서 메타데이터를 활용하여 불필요한 데이터를 걸러내고, 보다 정교한 검색 결과를 제공합니다. 이를 통해 속도와 정확도를 동시에 향상시킬 수 있습니다.

Rerank 기법

검색된 데이터를 사용자 질문과의 유사도로 재정렬하여, 가장 적합한 정보를 우선적으로 제공하는 기법입니다. 이로 인해 검색 결과의 정확도가 높아집니다.

Prompt Compression 기법 

LLM의 입력 토큰 제한 문제를 해결하기 위해 데이터를 요약하거나 중복을 제거하는 방법입니다. 이를 통해 필요한 정보를 효율적으로 전달할 수 있습니다.

Query Decomposition 기법

복잡한 질문을 여러 개의 간단한 질문으로 나누어 검색 효율성을 향상시키는 기법입니다. 이는 특히 다단계 질문이나 복잡한 요구사항이 있는 경우에 유용합니다.

이처럼 Advanced RAG는 RAG의 각 단계를 세밀하게 최적화하여, LLM이 복잡하고 다양한 요구사항에 정확히 대응할 수 있도록 발전해왔습니다. 

이러한 기술적 발전은 단순히 환각 현상을 극복하는 데 그치지 않고, LLM이 실제로 활용되는 다양한 산업과 도메인에서 실질적인 효과를 발휘할 수 있는 기반을 마련했습니다.

(Naive RAG와 Advanced RAG의 작동 과정 차이)

결국 Advanced RAG는 LLM이 제공하는 답변의 신뢰도와 정확성을 높여, 인공지능을 다양한 실무 환경에서 더 효과적으로 활용할 수 있도록 만들어줍니다. 

그렇다면, RAG를 실제로 활용했을 때 우리는 어떤 문제를 해결할 수 있고, 어떤 기대 효과를 얻을 수 있을까요? 다음에서 RAG의 실질적인 활용 방안과 그 잠재적 가치를 살펴보겠습니다.

RAG를 활용하면 어떤 효과가 생길까?

RAG는 LLM의 한계점을 보완하고 더욱 효율적인 정보 검색과 응답을 가능하게 하는 강력한 도구입니다. 특히, 정보의 실시간성, 비용 효율성, 보안성 측면에서 중요한 역할을 합니다.

실시간 데이터 반영

RAG는 LLM 단독으로 해결하기 어려운 실시간 정보 제공 문제를 극복할 수 있습니다. LLM은 과거 데이터로 학습된 정적 모델이기 때문에, 학습 이후에 발생한 새로운 정보를 처리할 수 없습니다. 

그러나 RAG는 외부 데이터베이스 또는 웹에서 최신 정보를 검색하고 이를 LLM에 전달함으로써 실시간 질문에도 정확히 응답할 수 있게 만듭니다. 

예를 들어, ‘오늘의 날씨’나 ‘현재 주식 시장 상황’처럼 최신 데이터가 필요한 질문에서도 RAG의 검색과 증강 기능 덕분에 최신 정보를 기반으로 답변을 제공할 수 있습니다.

비용 효율 극대화

RAG는 대규모 유료 LLM의 사용 없이도 정밀한 응답을 생성할 수 있는 환경을 제공합니다. RAG의 구조적 특징 덕분에, 오픈소스 LLM이나 소형 LLM(sLLM)을 활용하더라도 신뢰할 수 있는 정보를 검색하고 이를 바탕으로 정확한 답변을 생성할 수 있습니다.

예를 들어, 의료 기반 데이터를 활용한 대화 시스템을 구성한다고 가정해봅시다. 사용자가 특정 질병에 대해 질문을 하면, RAG 시스템은 관련 논문, 의료 기록, 또는 전문 지식이 포함된 데이터베이스에서 적절한 정보를 검색해 LLM에 전달합니다. 

이렇게 전달된 데이터를 바탕으로 LLM은 최소한의 연산만으로 사용자의 질문에 대한 정확한 답변을 생성할 수 있습니다. 

이러한 방식은 적지 않은 비용을 지불하고, 대규모 유료 LLM의 API를 사용하는 대신, 비용이 훨씬 적게 드는 오픈소스 또는 소형 LLM을 활용할 수 있게 만들어줍니다.

데이터 유출 최소화

RAG는 로컬 환경에서 데이터를 처리할 수 있는 유연성을 제공합니다. 앞서 설명한 대로, RAG는 소형 LLM(sLLM)이나 오픈소스 LLM을 활용할 수 있기 때문에, 클라우드 기반의 대규모 LLM을 반드시 사용하지 않아도 됩니다. 

특히, 민감한 데이터를 다룰 때, 데이터를 외부 클라우드로 전송하지 않고 로컬 환경에서 검색과 처리를 수행할 수 있다는 점이 큰 장점입니다.

예를 들어, 병원이나 금융 기관처럼 민감한 개인 정보가 포함된 데이터를 다루는 환경을 생각해봅시다. 이러한 데이터는 클라우드로 전송될 경우 보안 사고의 위험이 높아질 수 있습니다. 

하지만 RAG와 함께 로컬 LLM을 활용하면, 데이터를 로컬 서버에서 검색하고 로컬 LLM이 해당 지식을 바탕으로 적절한 답변을 할 수 있습니다. 

이는 데이터 유출 위험을 최소화하여, 보안이 중요한 환경에서도 신뢰할 수 있는 정보 검색과 응답 생성을 가능하게 합니다.

“신뢰할 수 있는 데이터가 

차별화된 인공지능 서비스를 만듭니다.”

RAG는 실시간 정보 제공, 비용 효율성, 보안 강화라는 세 가지 주요 문제를 해결하며, 다양한 산업에서 실질적인 가치를 제공합니다. 이러한 특성 덕분에 RAG는 단순한 보조 기술을 넘어, LLM이 실제로 활용되는 환경에서 없어서는 안 될 핵심 기술로 자리 잡고 있습니다.

성능이 뛰어난 인공지능은 신뢰할 수 있는 데이터에서 시작됩니다. RAG는 이러한 데이터를 인공지능이 효과적으로 활용할 수 있도록 지원하는 핵심 기술입니다.

RAG는 신뢰도 높은 데이터를 제공함으로써, ChatGPT와 같은 LLM이 오류를 줄이고 정확하고 신뢰할 수 있는 정보를 전달할 수 있는 토대를 마련했습니다.

이제 LLM은 단순히 말을 잘하는 모델을 넘어, 신뢰성과 정확성을 갖춘 도구로 자리 잡고 있습니다. 

이러한 RAG의 발전은 인간이 인공지능을 어떻게 활용할지에 대해 끊임없이 고민한 결과에서 탄생했으며, 앞으로도 RAG와 같은 기술은 인공지능이 우리의 삶과 업무를 더욱 효율적으로 지원하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.

우리는 이러한 인공지능 기술의 잠재력을 이해하고, 이를 우리의 필요에 맞게 활용하는 방법을 고민해야 할 시점에 와 있습니다. ChatGPT의 진화를 가능케 한 RAG처럼, 앞으로의 기술이 또 어떤 새로운 가능성을 열어줄지 기대해봅니다.

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