LLM의 성능을 높이는 비밀, Pre-Retrieval의 역할과 필요성!

Pre-Retrieval: LLM 성능을 위한 첫 단계

많은 사람들이 LLM(Large Language Model)을 사용할 때, 단순히 질문만 입력하면 정확한 답변을 받을 수 있을 거라 기대합니다. 하지만 실제로는 사용자가 입력한 쿼리(Query)가 LLM에 의해 잘 이해되지 않을 때가 많습니다. 이러한 문제를 해결하고, 더욱 정확한 검색 결과를 얻기 위해서 Pre-Retrieval이라는 단계가 필요합니다. Pre-Retrieval은 사용자의 쿼리를 LLM이 더 잘 이해할 수 있도록 사전에 최적화하는 과정으로, 실제 검색(Retrieval) 전에 수행됩니다.

그렇다면, Pre-Retrieval 단계에서 어떤 작업들이 이루어질까요? 이번 글에서는 Pre-Retrieval의 주요 역할과 그 필요성에 대해 알아보겠습니다.

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왜 Pre-Retrieval이 필요한가?

사용자가 LLM에 쿼리를 입력할 때, 복잡한 언어 구조나 모호한 표현을 사용하기 쉽습니다. 이러한 쿼리는 LLM이 제대로 이해하지 못해 적절한 검색 결과를 가져오는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 이때, Pre-Retrieval 단계가 중요한 이유는 다음과 같습니다:

1. 쿼리 최적화: 사용자가 입력한 쿼리를 LLM이 이해하기 쉬운 형태로 변환하여, 검색의 정확도를 높입니다.
2. 시간 절약: 사전에 쿼리를 다듬어 줌으로써 불필요한 검색을 줄이고, 더 빠르고 정확한 결과를 제공합니다.
3. 사용자 경험 개선: 사용자가 명확한 질문을 하지 않아도, LLM이 이해하기 쉬운 쿼리로 변환해 줌으로써 만족스러운 답변을 얻을 수 있습니다.

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Pre-Retrieval에서 사용되는 세 가지 주요 기술

Pre-Retrieval에는 세 가지 주요 기술이 있습니다: Query Rewrite(쿼리 리라이트), Query Expansion(쿼리 확장), 그리고 Query Transform(쿼리 변환). 각 기술이 어떤 역할을 하고, 왜 필요한지 알아보겠습니다.

1. Query Rewrite: 쿼리 리라이트

• 역할: 사용자가 입력한 쿼리에서 모호하거나 불명확한 부분을 정교하게 수정하여 LLM이 더 쉽게 이해할 수 있도록 합니다.
• 예시: 사용자가 "서울 근처 날씨"라고 입력했을 때, 쿼리 리라이트는 이를 "오늘 서울 주변 지역의 날씨"로 변경하여 검색 범위를 명확하게 할 수 있습니다.
• 필요성: 사용자의 쿼리가 애매하거나 명확하지 않은 경우, 이를 정리하여 검색의 정확성을 높일 수 있습니다.
• 효과: 모호한 질문에도 정확한 답변을 제공할 수 있어 사용자 만족도가 향상됩니다.

2. Query Expansion: 쿼리 확장

• 역할: 입력된 쿼리에 관련된 동의어나 추가 정보를 포함시켜 검색 범위를 넓히는 작업입니다.
• 예시: 사용자가 "휴대폰"이라고 검색했을 때, 쿼리 확장은 "스마트폰, 모바일 기기" 등 관련된 키워드를 추가하여 더 많은 검색 결과를 가져올 수 있도록 합니다.
• 필요성: 사용자가 특정 용어를 입력했지만, 관련된 다른 용어를 포함하지 않을 경우 검색 결과가 제한될 수 있습니다. 이를 방지하기 위해 쿼리를 확장하여 다양한 결과를 가져올 수 있도록 합니다.
• 효과: 더 많은 정보와 다양한 관점의 검색 결과를 제공하여 사용자가 원하는 답변을 얻을 가능성을 높입니다.

3. Query Transform: 쿼리 변환

• 역할: 사용자가 입력한 쿼리의 구조를 변경하여 LLM이 더 효과적으로 이해할 수 있도록 변환합니다.
• 예시: 사용자가 "뉴욕과 런던의 시간 차이"라고 입력했을 때, 이를 "뉴욕과 런던 시간대 비교"로 변환하여 LLM이 더 명확하게 시간대 정보를 검색하도록 도와줍니다.
• 필요성: 복잡한 질문이나 구조가 맞지 않는 쿼리일 경우, 이를 변환하여 LLM이 더 쉽게 파악할 수 있게 합니다.
• 효과: 쿼리의 구조가 명확해지면서, 더 적합한 검색 결과를 빠르게 제공할 수 있습니다.

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Pre-Retrieval의 도입으로 얻는 이점

Pre-Retrieval을 도입하면 여러 가지 장점이 있습니다:

1. 검색 정확도 향상: 쿼리를 최적화하여 불필요한 검색을 줄이고, 더 정확한 결과를 제공합니다.
2. 사용자 만족도 증가: 모호하거나 불완전한 질문에도 적절한 답변을 제공하여, 사용자가 원하는 정보를 더 쉽게 얻을 수 있게 됩니다.
3. 시스템 효율성 개선: 사전 처리로 검색의 부담을 줄여 전체 시스템의 효율성을 높입니다.

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Pre-Retrieval은 LLM이 사용자의 질문을 더 잘 이해하고, 최적의 검색 결과를 제공하기 위한 중요한 단계입니다. 쿼리 리라이트, 쿼리 확장, 그리고 쿼리 변환과 같은 기술을 통해 사용자의 질문을 LLM이 이해하기 쉬운 형태로 변환하여 검색 성능을 높입니다. 이를 통해 사용자 경험이 향상되고, 보다 정확한 답변을 제공할 수 있습니다.

LLM을 활용한 AI 서비스에서 Pre-Retrieval의 중요성을 이해하고 이를 적극적으로 도입한다면, 더욱 똑똑한 AI 시스템을 구축할 수 있을 것입니다. Pre-Retrieval의 역할과 필요성을 이해하고, 여러분의 서비스에도 적용해 보세요!