고급 RAG: 아키텍처, 기술, 애플리케이션 및 개발 관점

검색 증강 생성(RAG)은 외부 지식 소스를 통합하여 대규모 언어 모델(LLM)의 생성 기능을 향상시키는 고급 기술로, LLM은 수십억 개의 파라미터가 포함된 대규모 데이터 세트에서 학습되며 질문에 대한 답변, 언어 번역, 텍스트 완성과 같은 광범위한 작업을 수행할 수 있습니다.RAG는 권위 있는 도메인별 지식 기반을 참조하여 모델을 재학습할 필요 없이 생성된 콘텐츠의 관련성, 정확성, 유용성을 향상시키는 한 단계 더 발전된 기술입니다. RAG는 한 걸음 더 나아가 권위 있는 도메인별 지식 기반을 참조하여 모델을 재학습할 필요 없이 생성된 콘텐츠의 관련성, 정확성 및 유용성을 개선합니다. 이 비용 효과적이고 효율적인 접근 방식은 AI 시스템을 최적화하려는 비즈니스에 이상적입니다.

대규모 언어 모델(LLM)은 지능형 챗봇과 기타 자연어 처리(NLP) 애플리케이션을 구동하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 광범위한 훈련을 통해 다양한 상황에서 정확한 답변을 제공하려고 시도합니다. 그러나 LLM 자체에는 몇 가지 단점이 있으며 여러 가지 문제에 직면해 있습니다:

RAG는 모델 응답의 정확성과 실시간 특성을 개선하기 위해 LLM에 외부의 권위 있는 데이터 소스를 제공함으로써 이러한 문제를 해결합니다. 다음 요점은 RAG가 LLM 개발에 중요한 이유를 설명합니다:

RAG(검색 증강 생성)를 통해 LLM은 외부 지식 기반과 통합하여 보다 정확하고 상황에 맞는 실시간 답변을 생성할 수 있습니다. 이는 고객 서비스에서 데이터 분석에 이르기까지 AI에 의존하는 조직에 필수적인 기능으로, RAG는 효율성을 개선할 뿐만 아니라 AI 시스템에 대한 사용자의 신뢰도도 높여줍니다.

Naive RAG는 가장 기본적인 검색 개선 생성 방법입니다. 원리는 간단합니다. 시스템이 사용자의 쿼리를 기반으로 지식창고에서 관련 정보 덩어리를 추출한 다음 이 정보 덩어리를 문맥으로 사용하여 언어 모델링을 통해 답변을 생성하는 것입니다.

기능:

고급 RAG는 Naive RAG를 기반으로 하며 검색 정확도와 문맥 관련성을 개선하기 위해 고급 기술을 채택하고 있습니다. 고급 메커니즘을 결합하여 문맥 정보를 더 잘 처리하고 활용함으로써 Naive RAG의 몇 가지 한계를 극복합니다.

기능:

모듈형 RAG는 가장 유연하고 사용자 정의가 가능한 RAG 아키텍처입니다. 검색 및 생성 프로세스를 별도의 모듈로 세분화하여 특정 애플리케이션의 필요에 따라 최적화하고 교체할 수 있습니다.

기능:

이러한 유형과 특성을 이해하는 것은 가장 적합한 RAG 아키텍처를 선택하고 구현하는 데 매우 중요합니다.

기본 RAG 프레임워크는 NLP를 위해 검색과 생성을 결합하려는 초기 시도입니다. 이 접근 방식은 혁신적이지만 여전히 몇 가지 한계에 직면해 있습니다:

기술이 발전함에 따라 기본 RAG 시스템의 단점을 해결할 수 있는 보다 정교한 솔루션이 등장했습니다. 고급 RAG 시스템은 여러 가지 방법으로 이러한 문제를 극복합니다:

구성 요소의 고급 RAG 시스템 개선

기본에서 고급 RAG로 진화한다는 것은 시스템이 저장, 검색, 향상 및 생성이라는 네 가지 주요 구성 요소 각각에서 상당한 개선을 이루었다는 것을 의미합니다.

기본 RAG에서 고급 RAG로의 진화는 중요한 도약입니다. 정교한 검색 기술, 향상된 문맥 통합, 동적 학습 메커니즘을 사용하는 고급 RAG 시스템은 정보 검색 및 생성에 있어 보다 정확하고 문맥을 인식하는 접근 방식을 제공합니다. 이러한 발전은 AI 상호 작용의 품질을 개선하고 보다 세련되고 효율적인 커뮤니케이션을 위한 기반을 마련합니다.

고급 검색 증강 생성(RAG) 시스템에는 시스템 효율성과 효과를 보장하기 위해 함께 작동하는 여러 핵심 구성 요소가 필요합니다. 이러한 구성 요소에는 데이터 관리, 사용자 입력 처리, 정보 검색 및 생성, 지속적인 시스템 성능 향상이 포함됩니다. 다음은 이러한 핵심 구성 요소에 대한 자세한 분석입니다:

고급 RAG 시스템의 기반은 데이터의 준비와 관리이며, 여기에는 여러 가지 주요 구성 요소가 포함됩니다:

사용자 입력 처리 모듈은 시스템이 쿼리를 효율적으로 처리할 수 있도록 하는 데 중요한 역할을 합니다:

정보 검색 시스템은 RAG 아키텍처의 핵심으로, 사전 처리된 데이터 인덱스에서 가장 관련성이 높은 정보를 검색하는 역할을 담당합니다:

관련 정보가 검색되면 시스템은 일관성 있고 맥락에 맞는 응답을 생성해야 합니다:

고급 RAG 시스템은 자가 학습과 개선이 가능해야 하며, 지속적인 최적화를 위해서는 피드백 메커니즘이 필수적입니다:

고급 RAG 시스템이 조직 환경에서 가장 잘 작동하려면 기존 시스템과의 원활한 통합이 필수적입니다:

보안과 규정 준수는 기업 데이터의 민감성 때문에 특히 중요합니다:

엔터프라이즈급 RAG 시스템은 확장성이 뛰어나고 부하가 많은 상황에서도 우수한 성능을 유지할 수 있어야 합니다:

고급 RAG 시스템에는 강력한 분석 및 보고 기능도 있어야 합니다:

엔터프라이즈 수준의 고급 RAG 시스템은 최첨단 AI 기술, 강력한 데이터 처리 메커니즘, 안전하고 확장 가능한 인프라, 원활한 통합 기능의 조합을 의미합니다. 이러한 요소를 결합함으로써 조직은 정보를 효율적으로 검색하고 생성하는 동시에 엔터프라이즈 기술 시스템의 핵심 부분이 될 수 있는 RAG 시스템을 구축할 수 있습니다. 이러한 시스템은 상당한 비즈니스 가치를 제공할 뿐만 아니라 의사 결정 프로세스를 개선하고 전반적인 운영 효율성을 향상시킵니다.

색인화는 대규모 언어 모델(LLM) 시스템의 정확성과 효율성을 향상시키는 핵심 프로세스입니다. 색인화는 단순히 데이터를 저장하는 것 이상의 의미로, 중요한 맥락을 유지하면서 정보에 쉽게 액세스하고 이해할 수 있도록 데이터를 체계적으로 구성하고 최적화하는 것을 포함합니다. 효과적인 인덱싱은 데이터를 정확하고 효율적으로 검색하는 데 도움이 되며, 이를 통해 LLM은 관련성 있고 정확한 응답을 제공할 수 있습니다. 색인 프로세스에 사용되는 몇 가지 기술은 다음과 같습니다:

기술 1: 블록 최적화를 통한 텍스트 블록 최적화
블록 최적화의 목적은 텍스트 블록의 크기와 구조를 조정하여 문맥을 유지하면서 너무 크거나 작지 않도록 하여 검색을 개선하는 것입니다.

기술 2: 고급 임베딩 모델을 사용하여 텍스트를 벡터로 변환하기

텍스트 블록을 생성한 후 다음 단계는 이러한 블록을 벡터 표현으로 변환하는 것입니다. 이 프로세스는 텍스트를 의미적 의미를 포착하는 숫자 벡터로 변환합니다. BGE-large 또는 E5 임베딩 제품군과 같은 모델은 텍스트의 뉘앙스를 표현하는 데 효과적입니다. 이러한 벡터 표현은 후속 검색 및 의미론적 일치에 매우 중요합니다.

기술 3: 미세 조정을 내장하여 시맨틱 매칭 개선하기
임베딩 미세 조정의 목적은 임베딩 모델이 색인된 데이터의 의미론적 이해를 개선하여 검색된 정보와 사용자 쿼리 간의 일치 정확도를 향상시키는 것입니다.

기술 4: 다중 표현을 통한 검색 효율성 향상
다중 표현 기술은 문서를 요약과 같은 가벼운 검색 단위로 변환하여 대용량 문서 작업 시 검색 프로세스의 속도를 높이고 정확도를 향상시킵니다.

기술 5: 계층적 인덱스를 사용하여 데이터 정리하기
계층적 인덱싱은 광범위하고 정확한 컨텍스트 정보를 제공하는 RAPTOR와 같은 모델을 통해 데이터를 상세에서 일반에 이르기까지 여러 수준으로 구조화하여 검색을 향상시킵니다.

기술 6: 메타데이터 첨부를 통한 데이터 검색 향상
메타데이터 추가 기술은 각 데이터 블록에 추가 정보를 추가하여 분석 및 분류 기능을 개선함으로써 보다 체계적이고 맥락에 맞는 데이터 검색을 가능하게 합니다.

쿼리 변환은 사용자 입력을 최적화하고 정보 검색의 품질을 개선하는 것을 목표로 합니다. LLM을 활용하면 변환 프로세스를 통해 복잡하거나 모호한 쿼리를 보다 명확하고 구체적으로 만들 수 있으므로 전반적인 검색 효율성과 정확도가 향상됩니다.

기술 1: HyDE(가상의 문서 임베딩)를 사용하여 쿼리 명확성 개선하기
HyDE는 질문과 참조 콘텐츠 간의 의미적 유사성을 높이기 위해 가설 데이터를 생성하여 정보 검색의 관련성과 정확성을 향상시킵니다.

기술 2: 다단계 쿼리로 복잡한 쿼리 간소화하기
다단계 쿼리는 복잡한 질문을 더 간단한 하위 질문으로 세분화하고 각 하위 질문에 대한 답변을 개별적으로 검색한 다음 결과를 집계하여 보다 정확하고 포괄적인 답변을 제공합니다.

기술 3: 역추적 단서로 컨텍스트 강화하기
역추적 힌트 기술은 복잡한 원본 쿼리에서 더 광범위한 일반 쿼리를 생성하여 문맥이 특정 쿼리의 근거를 제공하고, 원본 쿼리와 더 광범위한 쿼리의 결과를 결합하여 최종 응답을 개선하는 데 도움이 됩니다.

기술 4: 쿼리 재작성을 통한 검색 개선
쿼리 재작성 기술은 LLM을 사용하여 초기 쿼리를 재구성하여 검색을 개선하는 것으로, LangChain과 LlamaIndex 모두 이 기술을 사용하며, 특히 검색을 획기적으로 개선하는 강력한 구현을 제공하는 LlamaIndex가 있습니다.

쿼리 라우팅의 역할은 쿼리의 특성에 따라 가장 적합한 데이터 소스로 쿼리를 전송하여 각 쿼리가 가장 적합한 시스템 구성 요소에서 처리되도록 함으로써 검색 프로세스를 최적화하는 것입니다.

기술 1: 논리적 라우팅
논리적 라우팅은 쿼리의 구조를 분석하여 가장 적합한 데이터 소스나 인덱스를 선택함으로써 검색을 최적화합니다. 이 접근 방식은 정확한 답변을 제공하는 데 가장 적합한 데이터 소스에서 쿼리를 처리하도록 보장합니다.

기술 2: 시맨틱 라우팅
시맨틱 라우팅은 쿼리의 시맨틱 의미를 분석하여 쿼리를 올바른 데이터 소스나 인덱스로 안내합니다. 특히 복잡하거나 미묘한 문제에 대해 쿼리의 맥락과 의미를 이해함으로써 검색의 정확성을 향상시킵니다.

검색 전 최적화는 데이터 색인이나 지식창고에 있는 정보의 품질과 검색 가능성을 개선합니다. 구체적인 최적화 방법은 데이터의 특성, 소스 및 크기에 따라 다릅니다. 예를 들어 정보 밀도를 높이면 더 적은 토큰으로 더 정확한 답변을 생성하여 사용자 경험을 개선하고 비용을 절감할 수 있습니다. 그러나 한 시스템에서 효과가 있는 최적화 방법이 다른 시스템에서는 효과가 없을 수도 있습니다. 대규모 언어 모델(LLM)은 이러한 최적화를 테스트하고 조정할 수 있는 도구를 제공하여 다양한 도메인과 애플리케이션에서 검색을 개선하기 위한 맞춤형 접근 방식을 가능하게 합니다.

기술 1: LLM을 사용하여 정보 밀도 높이기
RAG 시스템을 최적화하는 기본 단계는 색인화하기 전에 데이터의 품질을 개선하는 것입니다. 데이터 정리, 태그 지정 및 요약에 LLM을 활용하면 정보 밀도를 높여 보다 정확하고 효율적인 데이터 처리 결과를 얻을 수 있습니다.

기술 2: 계층적 인덱스 검색
계층적 색인 검색은 문서 요약을 필터의 첫 번째 계층으로 생성하여 검색 프로세스를 간소화합니다. 이러한 다층적 접근 방식은 검색 단계에서 가장 관련성이 높은 데이터만 고려하도록 하여 검색 효율성과 정확성을 향상시킵니다.

기술 3: 가상의 Q&A 쌍을 통해 검색 대칭성 개선하기
쿼리와 문서 간의 비대칭성을 해결하기 위해 이 기술은 LLM을 사용해 문서에서 가상의 Q&A 쌍을 생성합니다. 이러한 Q&A 쌍을 검색에 포함시킴으로써 시스템은 사용자 쿼리와 더 잘 일치시켜 의미적 유사성을 개선하고 검색 오류를 줄일 수 있습니다.

기술 4: LLM을 사용한 중복 제거
중복 정보는 RAG 시스템에 유익할 수도 있고 해로울 수도 있습니다. LLM을 사용하여 데이터 블록의 중복을 제거하면 데이터 인덱싱이 최적화되고 노이즈가 줄어들며 정확한 응답을 생성할 가능성이 높아집니다.

기술 5: 청크 전략 테스트 및 최적화하기
검색을 위해서는 효과적인 청크 전략이 중요합니다. 다양한 청크 크기와 중복 비율로 A/B 테스트를 수행하여 특정 사용 사례에 맞는 최적의 균형을 찾을 수 있습니다. 이렇게 하면 관련 정보가 너무 얇게 분산되거나 희석되지 않고 충분한 컨텍스트를 유지하는 데 도움이 됩니다.

기술 6: 슬라이딩 창 인덱스 사용
슬라이딩 윈도우 인덱싱은 인덱싱 프로세스 중에 데이터 블록을 겹쳐서 세그먼트 간에 중요한 컨텍스트 정보가 손실되지 않도록 보장합니다. 이 접근 방식은 데이터 연속성을 유지하고 검색된 정보의 관련성과 정확성을 향상시킵니다.

기술 7: 데이터 세분성 높이기
데이터 세분성을 향상시키는 것은 주로 데이터 정리 기술을 적용하여 관련 없는 정보를 제거하고 가장 정확한 최신 콘텐츠만 색인에 유지함으로써 이루어집니다. 이렇게 하면 검색 품질이 향상되고 관련성 있는 정보만 고려됩니다.

기술 8: 메타데이터 추가하기
날짜, 목적 또는 섹션과 같은 메타데이터를 추가하면 검색의 정확도를 높여 시스템이 가장 관련성이 높은 데이터에 보다 효과적으로 집중하고 전반적인 검색을 개선할 수 있습니다.

기술 9: 인덱스 구조 최적화
색인 구조를 최적화하려면 청크의 크기를 조정하고 문장 창 검색과 같은 여러 색인 전략을 사용해 데이터를 저장하고 검색하는 방식을 개선해야 합니다. 이 접근 방식은 문맥 창을 유지하면서 개별 문장을 임베드함으로써 추론 중에 보다 풍부하고 문맥적으로 정확한 검색을 가능하게 합니다.

검색 단계에서 시스템은 사용자의 쿼리에 답변하는 데 필요한 정보를 수집합니다. 고급 검색 기술은 검색된 콘텐츠가 포괄적이고 문맥적으로 완전한지 확인하여 후속 처리 단계를 위한 탄탄한 기반을 마련합니다.

기술 1: LLM으로 검색 쿼리 최적화하기
LLM은 사용자의 검색 쿼리를 최적화하여 단순 검색이든 복잡한 대화 쿼리이든 검색 시스템의 요구사항에 더 잘 부합하도록 합니다. 이러한 최적화를 통해 검색 프로세스가 보다 타겟팅되고 효율적으로 이루어집니다.

기술 2: HyDE로 쿼리-문서 비대칭성 수정하기
HyDE 기술은 가상의 답변 문서를 생성함으로써 검색 시 의미적 유사성을 개선하고 짧은 쿼리와 긴 문서 간의 비대칭성을 해결합니다.

기술 3: 쿼리 라우팅 또는 RAG 의사 결정 모델 구현하기
여러 데이터 소스를 사용하는 시스템에서 쿼리 라우팅은 검색을 적절한 데이터베이스로 안내하여 검색 효율성을 최적화하며, RAG 결정 모델은 대규모 언어 모델이 독립적으로 응답할 수 있을 때 리소스를 절약하기 위해 검색이 필요한 시점을 결정함으로써 이 프로세스를 더욱 최적화합니다.

기술 4: 재귀 검색기를 사용한 심층 탐색
재귀 검색기는 이전 결과를 기반으로 추가 쿼리를 수행하며, 상세하거나 포괄적인 정보를 얻기 위해 관련 데이터를 심층적으로 탐색하는 데 적합합니다.

기술 5: 경로 검색기로 데이터 소스 선택 최적화하기
라우팅 리트리버는 LLM을 사용하여 쿼리의 컨텍스트에 따라 가장 적합한 데이터 소스 또는 쿼리 도구를 동적으로 선택함으로써 검색 프로세스의 효율성을 개선합니다.

기술 6: 자동 리트리버를 사용한 자동 쿼리 생성
자동 검색기는 LLM을 사용하여 메타데이터 필터 또는 쿼리 문을 자동으로 생성하므로 데이터베이스 쿼리 프로세스를 간소화하고 정보 검색을 최적화합니다.

기술 7: 퓨전 검색기를 사용하여 결과 결합하기
퓨전 리트리버는 여러 쿼리와 인덱스의 결과를 결합하여 중복되지 않는 포괄적인 정보 보기를 제공하므로 종합적인 검색이 가능합니다.

기술 8: 자동 병합 검색기를 사용하여 데이터 컨텍스트 집계하기
자동 병합 리트리버는 여러 데이터 세그먼트를 하나의 통합된 컨텍스트로 결합하여 작은 컨텍스트를 통합함으로써 정보의 관련성과 완전성을 향상시킵니다.

기술 9: 임베딩 모델 미세 조정하기
임베딩 모델을 보다 도메인에 맞게 미세 조정하면 전문 용어를 처리하는 기능이 향상됩니다. 이 접근 방식은 도메인별 콘텐츠를 보다 밀접하게 정렬하여 검색된 정보의 관련성과 정확성을 향상시킵니다.

기술 10: 동적 임베딩 구현하기
동적 임베딩은 단어 벡터를 문맥에 맞게 조정하여 정적 표현을 넘어 언어에 대한 보다 미묘한 이해를 제공합니다. OpenAI의 embeddings-ada-02 모델과 같은 이러한 접근 방식은 문맥적 의미를 보다 정확하게 포착하여 보다 정확한 검색 결과를 제공합니다.

기술 11: 하이브리드 검색 활용하기
하이브리드 검색은 벡터 검색과 기존 키워드 매칭을 결합하여 의미적 유사성과 정확한 용어 인식을 모두 가능하게 합니다. 이 접근 방식은 정확한 용어 인식이 필요한 시나리오에서 특히 효과적이며, 포괄적이고 정확한 검색을 보장합니다.

관련 콘텐츠가 수집되면 검색 후 단계에서는 이 콘텐츠를 효과적으로 조합하는 방법에 중점을 둡니다. 이 단계에서는 대규모 언어 모델(LLM)에 정확하고 간결한 문맥 정보를 제공하여 시스템이 일관되고 정확한 응답을 생성하는 데 필요한 모든 세부 정보를 갖출 수 있도록 합니다. 이 통합의 품질은 최종 결과물의 관련성과 명확성을 직접적으로 결정합니다.

기술 1: 재정렬을 통한 검색 결과 최적화
검색 후 재정렬 모델은 검색 결과를 재정렬하여 가장 관련성이 높은 문서를 쿼리에 더 가깝게 배치함으로써 LLM에 제공되는 정보의 품질을 개선하고 결과적으로 최종 응답을 생성합니다. 재정렬은 LLM에 제공해야 하는 문서 수를 줄일 뿐만 아니라 언어 처리의 정확도를 향상시키는 필터 역할도 합니다.

기술 2: 문맥 힌트를 통한 압축으로 검색 결과 최적화하기
LLM은 최종 프롬프트를 생성하기 전에 검색된 정보를 필터링하고 압축할 수 있습니다. 압축은 중복된 배경 정보를 줄이고 불필요한 노이즈를 제거하여 LLM이 중요한 정보에 더 집중할 수 있도록 도와줍니다. 이러한 최적화를 통해 응답의 품질이 향상되어 중요한 세부 정보에 집중할 수 있습니다. LLMLingua와 같은 프레임워크는 불필요한 토큰을 제거하여 프롬프트를 더욱 간결하고 효과적으로 만들어 이 프로세스를 더욱 개선합니다.

기술 3: RAG를 수정하여 검색된 문서 점수 매기기 및 필터링하기
콘텐츠를 LLM에 입력하기 전에 문서를 선택하고 필터링하여 관련성이 없거나 정확도가 낮은 문서를 제거해야 합니다. 이 기술은 고품질의 관련성 높은 정보만 사용하도록 보장하여 응답의 정확성과 신뢰성을 향상시킵니다. 수정 RAG는 T5-Large와 같은 모델을 사용하여 검색된 문서의 관련성을 평가하고 사전 설정된 임계값 미만의 문서를 필터링하여 최종 응답 생성에 가치 있는 정보만 포함되도록 합니다.

생성 단계에서는 검색된 정보를 평가하고 순서를 재조정하여 가장 중요한 콘텐츠를 식별합니다. 이 단계의 고급 기술에는 응답의 관련성과 신뢰성을 높이는 핵심 세부 정보를 선택하는 것이 포함됩니다. 이 프로세스를 통해 생성된 콘텐츠가 쿼리에 대한 답변을 제공할 뿐만 아니라 검색된 데이터를 의미 있는 방식으로 잘 뒷받침할 수 있도록 합니다.

기술 1: 연쇄적 사고의 팁으로 노이즈 줄이기
연쇄 사고 프롬프트는 LLM이 잡음이 많거나 관련 없는 배경 정보를 처리하는 데 도움이 되며, 데이터에 간섭이 있어도 정확한 응답을 생성할 가능성을 높입니다.

기술 2: 셀프-RAG를 통한 시스템의 자기 성찰
Self-RAG는 모델이 생성 중에 반사 토큰을 사용하여 사실성과 품질에 따라 최상의 응답을 선택하여 실시간으로 자체 결과물을 평가하고 개선할 수 있도록 훈련하는 것입니다.

기술 3: 미세 조정을 통해 불필요한 배경 무시하기
RAG 시스템은 특히 불필요한 배경을 무시하는 LLM의 기능을 강화하여 관련 정보만 최종 응답에 영향을 미치도록 미세 조정되었습니다.

기술 4: 자연어 추론으로 관련 없는 배경에 대한 LLM 견고성 강화하기
자연어 추론(NLI) 모델을 통합하면 검색된 문맥과 생성된 답변을 비교하여 관련 없는 문맥 정보를 걸러내고 관련성 있는 정보만 최종 출력에 영향을 미치도록 할 수 있습니다.

기술 5: FLARE로 데이터 검색 제어하기
FLARE(검색 향상을 위한 유연한 언어 모델링 적응)는 큐 엔지니어링 기반 접근 방식으로, LLM이 필요할 때만 데이터를 검색할 수 있도록 합니다. 쿼리를 지속적으로 조정하고 관련 문서 검색을 트리거하는 낮은 확률의 키워드를 확인하여 응답의 정확성을 높입니다.

기술 6: ITER-RETGEN을 통한 응답 품질 향상
ITER-RETGEN(반복 검색-생성)은 생성 프로세스를 반복적으로 실행하여 응답 품질을 개선합니다. 각 반복은 이전 결과를 컨텍스트로 사용하여 더 관련성 높은 정보를 검색하므로 최종 응답의 품질과 관련성을 지속적으로 개선합니다.

기술 7: ToC(트리 오브 클레임)를 사용하여 문제 명확히 하기
ToC는 초기 질의의 모호함을 명확히 하기 위해 특정 질문을 재귀적으로 생성합니다. 이 접근 방식은 원래 질문을 지속적으로 평가하고 개선함으로써 질문과 답변 프로세스를 개선하여 보다 상세하고 정확한 최종 답변을 제공합니다.

고급 검색 증강 생성(RAG) 기술에서는 검색 및 합성된 정보가 정확하고 사용자의 쿼리와 관련성이 있는지 확인하기 위해 평가 프로세스가 매우 중요합니다. 평가 프로세스는 품질 점수와 필수 기능이라는 두 가지 핵심 요소로 구성됩니다.

품질 평가는 콘텐츠의 정확성과 관련성을 측정하는 데 중점을 둡니다:

필수 기능은 고품질의 결과를 제공하기 위해 시스템이 갖추어야 하는 기능입니다:

이러한 평가 구성 요소를 함께 사용하면 고급 RAG 시스템이 정확하고 관련성이 높으며 견고하고 신뢰할 수 있고 사용자의 특정 요구 사항에 맞게 맞춤화된 응답을 제공할 수 있습니다.

채팅 엔진을 고급 검색 증강 생성(RAG) 시스템에 통합하면 기존 챗봇 기술과 유사하게 후속 질문을 처리하고 대화의 맥락을 유지하는 시스템의 기능이 향상됩니다. 구현 방식에 따라 복잡성 수준이 다릅니다:

이러한 구현은 RAG 시스템에서 대화의 일관성과 관련성을 개선하고 필요에 따라 다양한 수준의 복잡성을 제공하는 데 도움이 됩니다.

특히 여러 소스가 생성된 응답에 기여하는 경우 참조의 정확성을 보장하는 것이 중요합니다. 이는 여러 가지 방법으로 달성할 수 있습니다:

이러한 전략을 적용하면 참조 인용의 정확성과 신뢰성을 크게 향상시켜 생성된 답변이 신뢰할 수 있고 잘 뒷받침될 수 있도록 할 수 있습니다.

에이전트는 대규모 언어 모델(LLM)에 추가 도구와 기능을 제공하여 그 범위를 확장함으로써 검색 증강 생성(RAG) 시스템의 성능을 개선하는 데 중요한 역할을 합니다. 원래 LLM API를 통해 도입된 이 에이전트를 사용하면 LLM이 외부 코드 기능, API, 심지어 다른 LLM을 활용하여 기능을 향상시킬 수 있습니다.

에이전트의 중요한 응용 분야 중 하나는 다중 문서 검색입니다. 예를 들어, 최근의 OpenAI 어시스턴트는 이 개념의 발전을 보여줍니다. 이러한 어시스턴트는 채팅 로그, 지식 저장소, 문서 업로드 인터페이스, 자연어를 실행 가능한 명령으로 변환하는 함수 호출 API와 같은 기능을 통합하여 기존 LLM을 보강합니다.

에이전트 사용은 요약 및 퀴즈와 같이 각 문서를 전담 에이전트가 처리하는 여러 문서의 관리로도 확장됩니다. 중앙의 상위 에이전트가 이러한 문서별 에이전트를 감독하여 쿼리를 라우팅하고 응답을 통합합니다. 이 설정은 여러 문서에 걸친 복잡한 비교 및 분석을 지원하여 고급 RAG 기술을 보여줍니다.

RAG 프로세스의 마지막 단계는 검색된 컨텍스트와 초기 사용자 쿼리를 응답으로 합성하는 것입니다. 컨텍스트를 쿼리와 직접 결합하고 LLM을 통해 처리하는 것 외에도 보다 정교한 접근 방식이 있습니다:

이러한 기술은 RAG 시스템 응답의 품질과 정확성을 향상시켜 응답 합성에서 고급 방법의 잠재력을 보여줍니다.

이러한 고급 RAG 기술을 도입하면 시스템 성능과 안정성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 데이터 전처리부터 응답 생성까지 모든 단계의 프로세스를 최적화함으로써 기업은 더욱 정확하고 효율적이며 강력한 AI 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.

이러한 애플리케이션은 효율성, 정확성, 인사이트를 향상시키는 고급 RAG 시스템의 광범위한 가능성을 보여줍니다. 고객 지원 개선, 시장 조사 강화, 데이터 분석 간소화 등 고급 RAG 시스템은 전략적 의사 결정과 운영의 우수성을 촉진하는 귀중한 솔루션을 제공합니다.

모든 대화 도구의 핵심은 대화 흐름, 즉 시스템이 사용자 입력을 처리하고 응답을 생성하는 단계입니다. 고급 RAG 기반 도구의 경우 RAG 시스템의 검색 기능과 언어 모델 생성을 최대한 활용하기 위해 대화 흐름의 설계를 신중하게 계획해야 합니다. 이 흐름은 일반적으로 몇 가지 주요 단계로 구성됩니다:

고급 RAG 대화 도구를 구축할 때 중요한 측면은 대화의 흐름을 제어하는 의사 결정 메커니즘을 구현하는 것입니다. 이러한 메커니즘은 시스템이 언제 정보를 검색할지, 언제 생성 기능에 의존할지, 언제 사용자에게 관련 데이터가 없음을 알릴지 지능적으로 결정하도록 도와줍니다. 이러한 결정을 통해 도구는 더욱 유연해지고 다양한 대화 시나리오에 적응할 수 있습니다.

프롬프트는 언어 모델의 대화 동작을 안내하는 데 중요한 역할을 합니다. 효과적인 프롬프트를 디자인하려면 문맥 정보, 상호 작용의 목표, 원하는 스타일과 어조를 명확하게 이해해야 합니다. 예시:

고급 RAG 기술을 사용하여 대화 도구를 구축하려면 검색과 생성의 강점을 결합한 통합 전략이 필요합니다. 대화 흐름을 신중하게 설계하고, 지능적인 의사 결정 메커니즘을 구현하고, 효과적인 프롬프트를 개발함으로써 개발자는 정확하고 맥락이 풍부한 답변을 제공할 뿐만 아니라 사용자와 자연스럽고 의미 있는 상호 작용을 하는 AI 도구를 만들 수 있습니다.

검색 단계는 최종 응답의 품질에 매우 중요합니다. 기본 RAG 애플리케이션에서는 검색 프로세스가 비교적 간단하지만 고급 RAG 애플리케이션에서는 다음과 같은 향상된 기능을 사용할 수 있습니다:

검색 프로세스를 개선한 후 다음 단계는 빅 언어 모델이 응답을 생성하는 방식을 최적화하는 것입니다:

RAG 애플리케이션의 성능을 지속적으로 개선하기 위해서는 피드백 루프를 시스템에 통합하는 것이 중요합니다:

RAG 애플리케이션이 계속 발전함에 따라 성능 확장 및 최적화가 점점 더 중요해지고 있습니다:

지식 그래프는 개체(노드)와 개체 간의 관계(에지)가 명시적으로 정의되어 있는 정보의 구조화된 표현입니다. 이러한 엔티티는 사람이나 장소와 같은 구체적인 개체일 수도 있고 추상적인 개념일 수도 있습니다. 엔티티 간의 관계는 데이터 검색, 추론, 추론을 보다 인간의 인지 능력에 맞게 만드는 지식 네트워크를 구축하는 데 도움이 됩니다. 지식 그래프는 단순히 데이터를 저장하는 것 이상으로 도메인 내의 풍부하고 미묘한 관계를 포착하여 AI 애플리케이션에서 강력한 도구가 됩니다.

쿼리 개선은 RAG 시스템의 불명확한 질문 문제에 대한 해결책입니다. 쿼리에 필요한 컨텍스트를 추가하여 모호한 질문도 정확하게 해석할 수 있도록 하는 것이 목표입니다. 예를 들어, 금융 영역에서는 "금융 규제를 이행하는 데 있어 현재 당면한 과제는 무엇인가요?"와 같은 질문이 있습니다. "금융 규정을 이행하는 데 있어 현재 당면한 과제는 무엇인가요?"와 같은 질문은 "AML 규정 준수" 또는 "KYC 프로세스"와 같은 구체적인 항목을 포함하도록 개선하여 검색 프로세스를 가장 관련성 높은 정보에 집중할 수 있습니다.

법률 영역에서는 "계약과 관련된 위험은 무엇인가요?"와 같은 질문은 와 같은 질문은 지식 그래프에서 제공하는 컨텍스트에 따라 "근로 계약" 또는 "서비스 계약"과 같은 특정 계약 유형을 추가하여 보강할 수 있습니다.

반면에 쿼리 계획은 하위 질문을 생성하여 복잡한 쿼리를 관리 가능한 부분으로 세분화합니다. 이를 통해 RAG 시스템은 가장 관련성이 높은 정보를 검색하고 통합하여 포괄적인 답변을 제공할 수 있습니다. 예를 들어 "새로운 재무 보고 기준이 회사에 어떤 영향을 미칠까요?"라는 질문에 답하려면 라는 질문에 답하기 위해 시스템은 먼저 개별 보고 기준, 시행 일정 및 여러 분야에 대한 과거 영향에 대한 데이터를 검색할 수 있습니다.

의료 분야에서는 "최신 의료 기기 발전은 무엇인가요?"와 같은 질문을 "이식형 기기" 또는 "진단 기기" 또는 "수술 도구"와 같은 특정 분야의 발전을 탐구하는 하위 질문으로 세분화할 수 있습니다. 와 같은 질문은 '이식형 기기', '진단 기기', '수술 도구' 등 특정 분야의 발전을 탐구하는 하위 질문으로 세분화하여 시스템이 각 하위 카테고리에서 상세하고 관련성 있는 정보를 얻을 수 있도록 할 수 있습니다. 각 하위 카테고리에서 상세하고 관련성 있는 정보를 얻을 수 있습니다.

쿼리 개선 및 계획을 통해 지식 그래프는 쿼리를 최적화하고 구조화하여 정보 검색의 정확성과 관련성을 개선함으로써 궁극적으로 금융, 법률, 의료와 같은 복잡한 영역에서 보다 정확하고 유용한 답변을 제공합니다.

검색 강화 생성(RAG) 시스템에서 지식 그래프는 구조화되고 맥락이 풍부한 데이터를 제공함으로써 검색 및 생성 프로세스를 향상시킵니다. 기존의 RAG 시스템은 비정형 텍스트와 벡터 데이터베이스에 의존하기 때문에 부정확하거나 불완전한 정보 검색을 초래할 수 있습니다. 지식 그래프를 통합함으로써 RAG 시스템은 다음과 같이 할 수 있습니다:

지식 그래프는 다음과 같은 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다:

KG-RAG 방법론은 크게 세 가지 단계로 구성됩니다:

이 방법론은 RAG 시스템의 검색 및 생성 프로세스를 개선하는 데 있어 구조화된 지식의 중요한 역할을 강조합니다.

지식 그래프를 RAG 시스템에 통합하면 몇 가지 중요한 이점을 얻을 수 있습니다:

RAG 시스템에서 LLM(대규모 언어 모델링)과 함께 지식 그래프를 사용하면 전반적인 지식 표현 및 추론 기능이 향상됩니다. 이러한 조합은 동적 지식 융합을 가능하게 하여 추론 시 최신의 관련성 있는 정보를 유지함으로써 보다 정확하고 통찰력 있는 응답을 생성하며, LLM은 정형 및 비정형 데이터를 모두 활용하여 더 나은 품질의 결과를 제공할 수 있습니다.

지식 매핑은 특히 대규모 언어 모델링(LLM)과 함께 사용할 때 사고사슬 퀴즈에서 주목을 받고 있습니다. 이 접근 방식은 복잡한 질문을 하위 질문으로 세분화하고 관련 정보를 검색한 후 이를 종합하여 최종 답변을 구성하는 방식으로 작동합니다. 지식 그래프는 이 과정에서 구조화된 정보를 제공하여 LLM의 추론 능력을 향상시킵니다.

예를 들어 LLM 에이전트는 먼저 지식 그래프를 사용하여 쿼리에서 관련 엔터티를 식별한 다음 다양한 소스에서 더 많은 정보를 얻고 마지막으로 그래프에서 상호 연결된 지식을 반영하는 포괄적인 답변을 생성할 수 있습니다.

과거에 지식 그래프는 주로 빅데이터 분석이나 엔터프라이즈 검색 시스템과 같은 데이터 집약적인 영역에서 사용되었으며, 그 역할은 서로 다른 데이터 사일로 간에 일관성과 통일성을 유지하는 것이었습니다. 하지만 대규모 언어 모델 중심의 RAG 시스템이 개발되면서 지식 그래프는 새로운 활용 시나리오를 찾았습니다. 이제 지식 그래프는 확률론적 빅 언어 모델을 구조적으로 보완하여 잘못된 정보를 줄이고, 더 많은 컨텍스트를 제공하며, AI 시스템에서 메모리 및 개인화 메커니즘으로 작동하도록 돕습니다.

GraphRAG는 RAG(검색 증강 생성) 아키텍처에 지식 그래프와 벡터 데이터베이스를 결합한 최첨단 검색 방법론입니다. 이 하이브리드 모델은 두 시스템의 강점을 활용하여 보다 정확하고 맥락에 맞는 정보를 제공하며 이해하기 쉬운 AI 솔루션을 제공합니다.가트너는 다음과 같이 언급했습니다. 제품 전략을 개선하고 새로운 AI 애플리케이션 시나리오를 만드는 데 있어 지식 그래프의 중요성이 점점 더 커지고 있습니다.

GraphRAG의 기능은 다음과 같습니다:

GraphRAG는 기존 RAG 방식에 비해 몇 가지 중요한 장점이 있습니다:

지식 그래프를 RAG 시스템에 효과적으로 통합하는 방법으로 여러 가지 GraphRAG 아키텍처가 등장하고 있습니다:

GraphRAG가 계속 발전함에 따라 몇 가지 새로운 패턴이 나타나기 시작했습니다:

이러한 패턴은 GraphRAG가 AI 시스템이 복잡한 쿼리를 처리하고 답변을 생성하는 방식을 어떻게 변화시키고 있는지 보여줍니다.

GraphRAG의 애플리케이션

AI가 발전함에 따라 검색 증강 생성 시스템에 지식 그래프를 통합하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다. 지식 그래프는 데이터를 구성하고 연결하기 위한 강력한 프레임워크를 제공하여 보다 정확하고 맥락적이며 쉽게 해석할 수 있는 AI 솔루션을 제공하며, GraphRAG의 등장은 지식 그래프와 기존의 벡터 방식을 결합하여 정보 검색 및 답변 생성에 보다 포괄적이고 효율적인 접근 방식을 제공한다는 이점을 보여줍니다.

멀티모달 RAG는 여러 데이터 유형에 대한 검색 메커니즘과 생성 AI를 결합한 기존 RAG 프레임워크의 고급 확장 기능입니다. 기존의 RAG 시스템은 텍스트 데이터베이스를 쿼리하여 정보를 얻는 반면, 멀티모달 RAG는 텍스트, 이미지, 오디오 및 비디오를 검색 및 생성 프로세스에 통합하여 이 기능을 확장합니다. 이러한 확장을 통해 AI 모델은 더 넓은 범위의 입력을 활용하여 보다 포괄적이고 미묘한 결과를 생성할 수 있습니다.

멀티모달 RAG의 워크플로는 다양한 유형의 데이터를 구조화된 형식(일반적으로 벡터)으로 인코딩하여 AI 모델이 이를 처리할 수 있도록 하는 것으로 구성됩니다. 이러한 벡터는 서로 다른 양식의 데이터가 포함된 공유 임베딩 공간에 저장됩니다. 쿼리가 발생하면 모델은 이러한 양식에서 관련 정보를 검색하여 보다 풍부하고 정확한 응답을 제공합니다. 예를 들어 역사적 사건에 대한 쿼리의 경우, 시스템은 텍스트 설명, 관련 이미지, 전문가 해설의 오디오 클립, 비디오 영상을 함께 검색하여 보다 상세하고 유익한 답변을 제공할 수 있습니다.

멀티모달 RAG를 실현하기 위해 취할 수 있는 접근 방식에는 여러 가지가 있으며, 각각 고유한 장점과 과제가 있습니다:

멀티모달 RAG의 아키텍처는 여러 데이터 유형을 처리하는 복잡성을 통합하면서 기존 RAG의 토대를 기반으로 구축되었습니다. 핵심 아키텍처에는 다음과 같은 주요 구성 요소가 포함됩니다:

RAG 시스템에서 다양한 양식의 정보를 관리하려면 몇 가지 주요 전략을 사용해야 합니다:

멀티모달 RAG는 챗봇의 기능을 크게 향상시켜 더욱 풍부하고 상황에 맞는 대화형 경험을 제공할 수 있게 해줍니다. 기존의 챗봇은 주로 텍스트에 의존하기 때문에 시각이나 소리와 관련된 정보에 응답하는 데 한계가 있습니다. 멀티모달 RAG를 사용하면 챗봇이 이미지, 비디오 및 오디오 클립에서 정보를 캡처하고 통합하여 보다 포괄적이고 흥미로운 사용자 경험을 제공할 수 있습니다.

예를 들어, 멀티모달 RAG의 고객 지원 챗봇 사용자의 질문에 대한 응답으로 교육용 동영상, 제품 이미지 또는 오디오 가이드를 표시할 수 있어 보다 대화형적이고 실용적인 도움을 제공할 수 있습니다. 이는 다양한 형태의 정보를 통해 커뮤니케이션을 지원해야 하는 리테일, 의료, 교육 등의 분야에서 특히 중요합니다.

멀티모달 기능의 도입으로 다양한 산업 분야에서 새로운 기회가 열리고 있습니다:

멀티모달 RAG는 AI 시스템이 사용자와 상호작용하고 반응하는 방식을 바꿀 수 있는 잠재력을 지닌 중요한 기술 발전입니다. 여러 데이터 유형을 검색 및 생성 프로세스에 통합함으로써 멀티모달 RAG 시스템은 더 풍부하고 정확하며 상황에 맞는 결과물을 제공할 수 있으며, 산업 전반에 걸쳐 새로운 가능성을 열어줍니다. 기술이 발전함에 따라 복잡한 복합 정보를 처리하는 AI의 능력을 더욱 향상시키기 위해 응용 분야가 확대될 것으로 예상됩니다.

ZBrain은 엔터프라이즈 AI 솔루션 개발에 다음과 같은 많은 이점을 제공합니다:

ZBrain의 고급 RAG 시스템, 멀티모달 지원, 강력한 지식 그래프 통합을 통해 다양한 애플리케이션에서 정확성, 효율성, 인사이트를 향상시키는 강력한 플랫폼입니다.