RAG 개념 알아보기

RAG란 무엇일까요??

Retrieval-Augmented Geteration의 줄임말이며,

LLM의 한계를 보완하기 위해 외부 지식 베이스에서 정보를 검색(Retrieval)해서 

그 정보를 바탕으로 텍스트를 생성(Generation)하는 방식입니다!

 

 

 

간단히 말하자면 📚 검색+생성을 하게 되는데

LLM은 훈련된 지식에 의존해 답하지만

RAG는 실시간으로 위키피디아 같은 외부 문서를 검색해서 최신/정확한 정보로 답을 만들어내는 구조입니다!!

 

 

 

RAG의 구성 요소는 

검색기(Retriever) + 생성기(Generator) 인데 

검색기가 질문에 맞는 관련 문서를 외부 데이터베이스에서 찾아와 생성기를 통해 자연스러운 답변을 생성하여 유저에게 보여줍니다.

보통 GPT 계열 모델이 생성기 역할을 많이 한다네요!

 

 

RAG가 중요한 이유는

1) 최신 정보 반영이 가능하고,

2) 지식 기반 챗봇, 검색 기반 Q&A, 문서 요약 등에 유용한데

 

무엇보다 

3) 헛소리(hallucination)을 줄이기 가능합니다요!!