RAG(Retrieval-Augmented Generation)란 무엇인가? 심층 개념 분석

RAG (Retrieval-Augmented Generation)는 자연어 처리(NLP) 분야에서 텍스트 생성의 성능을 향상시키기 위해 고안된 방법입니다. RAG는 검색(Retrieval)과 생성(Generation) 모델을 결합하여, 방대한 데이터베이스에서 관련 정보를 검색하고, 이를 기반으로 자연스럽고 정확한 텍스트를 생성합니다. 이는 전통적인 언어 모델이 가진 한계를 극복하고, 보다 사실적이고 정보에 기반한 응답을 생성하는 데 유리합니다.

RAG의 작동 방식은 다음과 같습니다:

1. 검색 단계:
   • 쿼리(질문이나 문장)를 받아서, 사전 준비된 문서 데이터베이스에서 가장 관련성이 높은 문서들을 검색합니다.
   • 이 단계에서 주로 사용하는 기술은 BM25, TF-IDF, Dense Retrieval(BERT 기반) 등이 있습니다.
2. 생성 단계:
   • 검색된 문서들을 기반으로, 쿼리에 대한 응답을 생성합니다.
   • 생성 모델은 주로 Transformer 기반의 언어 모델(GPT-3, BERT, T5 등)을 사용합니다.
   • 생성 모델은 검색된 문서들로부터 필요한 정보를 추출하여 자연스러운 응답을 만듭니다.

RAG 구현 방법

RAG를 구현하기 위해서는 검색 모델과 생성 모델을 통합하고 조정하는 과정이 필요합니다. 다음은 RAG 시스템을 구축하는 데 필요한 단계들입니다:

구분	내용
데이터 준비	문서 데이터베이스: 질문에 대한 답변이 포함된 방대한 문서 데이터베이스를 구축합니다. 예를 들어, 위키피디아 문서, 뉴스 기사, 논문 등의 데이터를 사용할 수 있습니다. 전처리: 데이터베이스에 있는 문서를 검색이 용이하도록 전처리합니다. 텍스트 정규화, 토큰화, 인덱싱 등의 작업을 수행합니다.
검색 모델 구축	인덱스 생성: 문서 데이터베이스를 효과적으로 검색할 수 있도록 인덱스를 생성합니다. FAISS, Elasticsearch, Whoosh 등의 도구를 사용할 수 있습니다. 쿼리 처리: 입력 쿼리를 받아서 검색 가능한 형태로 변환합니다. 문서 검색: 변환된 쿼리를 이용해 인덱스에서 관련 문서를 검색합니다. 이때 사용할 수 있는 검색 알고리즘은 BM25, Dense Retrieval 등이 있습니다.
생성 모델 구축	프리트레인드 모델 사용: GPT-3, T5 등의 사전 학습된 생성 모델을 사용합니다. Hugging Face의 Transformers 라이브러리를 사용하면 쉽게 접근할 수 있습니다. 모델 파인튜닝: 생성 모델을 특정 도메인이나 어플리케이션에 맞게 파인튜닝합니다. 이를 위해서 검색된 문서와 쿼리를 입력으로 사용하여 모델을 학습시킵니다.
RAG 통합	검색 결과와 생성 모델 통합: 검색 모델에서 반환된 관련 문서들을 생성 모델의 입력으로 사용합니다. 응답 생성: 생성 모델은 검색된 문서들의 정보를 바탕으로 쿼리에 대한 응답을 생성합니다. 후처리: 생성된 응답을 사용자에게 반환하기 전에 후처리하여 자연스럽고 정확한 답변을 제공하도록 합니다.

예제 코드

Hugging Face의 transformers 라이브러리를 이용한 간단한 RAG 구현 예제는 다음과 같습니다:

from transformers import RagTokenizer, RagRetriever, RagTokenForGeneration

# 모델과 토크나이저 로드
tokenizer = RagTokenizer.from_pretrained("facebook/rag-sequence-nq")
retriever = RagRetriever.from_pretrained("facebook/rag-sequence-nq", index_name="exact", use_dummy_dataset=True)
model = RagTokenForGeneration.from_pretrained("facebook/rag-sequence-nq")

# 입력 쿼리 설정
input_text = "Who won the 2024 US Presidential Election?"
input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").input_ids

# 검색 및 생성
generated_ids = model.generate(input_ids, num_beams=2, num_return_sequences=1)
generated_text = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]

print(generated_text)

이 예제에서는 사전 학습된 RAG 모델을 사용하여 간단한 검색 및 생성을 수행합니다. 실제 응용에서는 데이터베이스 구축, 모델 파인튜닝, 효율적인 검색 및 생성 전략을 추가적으로 구현해야 합니다.