RAG 마스터하기: 검색 증강 생성 구현에 대한 종합 가이드

검색 증강 생성(RAG)은 생성 AI 시스템과 데이터 소스를 결합하여 출력 품질을 향상시키고 환각을 줄이며 독점 데이터를 활용하는 AI 애플리케이션의 강력한 아키텍처입니다. RAG는 기계 학습 알고리즘이 아니라 검색된 정보를 기반으로 응답을 생성하기 위해 대형 언어 모델(LLM)을 활용하는 소프트웨어 아키텍처 패턴입니다.

간단한 RAG는 가장 기본적인 구현으로, 간단한 애플리케이션에 적합합니다. 이 방법은 입력 수신, 데이터 검색, 프롬프트 생성 및 응답 생성을 포함하는 네 단계의 워크플로를 따릅니다. 이 방법은 사용자 쿼리가 저장된 데이터와 직접적으로 관련될 때 효과적이며, 관련성 있고 정확한 응답을 제공합니다.

메모리가 있는 RAG는 대화 기록을 통합하여 간단한 RAG 모델을 확장합니다. 이 구현은 고객 지원 챗봇과 같이 장기 상호작용에서 맥락 유지를 요구하는 애플리케이션에 적합합니다. 이전 대화를 확인하는 추가 단계를 포함하여 맥락에 따라 쿼리를 변환합니다.

분기 RAG는 여러 개별 소스의 데이터를 요구하는 애플리케이션을 위해 설계되었습니다. 입력에 따라 어떤 데이터 소스를 쿼리해야 하는지를 결정하여 연구 또는 다중 도메인 지식 시스템에 효과적입니다. 이 구현은 특정 데이터 소스를 활용하여 보다 전문적이고 정확한 응답을 가능하게 합니다.

HyDe는 관련 문서를 검색하기 전에 쿼리에 대한 가설적 응답을 생성하는 독특한 접근 방식입니다. 이 방법은 쿼리 자체가 효과적인 데이터 검색에 충분하지 않을 때 특히 유용하며, 검색된 정보의 관련성을 향상시킵니다. 전통적인 키워드 기반 검색이 부족할 수 있는 시나리오에서 특히 유익합니다.

고급 RAG 전략에는 적응형 RAG, 수정 RAG(CRAG), 자기 RAG 및 에이전틱 RAG가 포함됩니다. 적응형 RAG는 쿼리 분석과 능동적/자기 수정 RAG를 결합하여 쿼리의 성격에 따라 다양한 전략을 통해 라우팅합니다. CRAG는 검색 정확성을 높이기 위해 자기 반성과 자기 평가를 포함합니다. 자기 RAG는 검색된 문서와 생성된 응답 모두에 대한 자기 반성을 포함합니다. 에이전틱 RAG는 계획 및 다단계 추론이 필요한 복잡한 작업을 위한 에이전트 기반 접근 방식입니다.

벡터 저장소는 검색된 정보의 관련성을 향상시키기 위해 RAG 구현에 일반적으로 통합됩니다. 이들은 텍스트를 임베딩으로 변환하여 코사인 유사성을 사용한 의미적 유사성 평가를 가능하게 합니다. 이 통합은 응답 생성을 위한 맥락적으로 관련된 정보를 찾고 검색하는 능력을 크게 향상시킵니다.

RAG 구현은 AI 기반 애플리케이션을 구축하기 위한 다목적 프레임워크를 제공하며, 각 구현은 고유한 요구와 사용 사례를 충족합니다. 간단한 검색 및 생성에서 고급 자기 수정 전략에 이르기까지 이러한 패턴은 개발자가 보다 효과적이고 정확하며 신뢰할 수 있는 생성 AI 시스템을 만들 수 있도록 합니다. 이러한 RAG 구현을 이해하고 활용하면 다양한 도메인과 애플리케이션에서 AI 솔루션의 기능과 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.