반복의 힘: RAG 시스템의 Loop 패턴과 인간 사고의 유사성

반복은 간단해 보이지만, 인공지능의 성능 향상에서 매우 중요한 역할을 합니다. 오늘은 Retrieval-Augmented Generation(RAG) 시스템의 핵심 개념 중 하나인 Loop 패턴에 대해 이야기해보겠습니다. 이 패턴은 인공지능이 특정 문제를 해결하기 위해 반복적으로 정보를 검색하고 생성하는 과정을 포함하며, 이를 통해 보다 정확하고 효율적인 결과를 도출할 수 있습니다.

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Loop 패턴이란?

https://arxiv.org/pdf/2407.21059v1

Loop 패턴은 RAG 시스템 내에서 검색과 생성 단계를 반복하며 높은 정확도를 달성하는 방법입니다. 일반적으로 Query 입력, 검색(Retrieve), LLM(대형 언어 모델) 생성, 그리고 최종적으로 Judge(판단) 단계가 포함됩니다. 이 Judge 단계는 모델이 생성한 결과를 평가하여, 필요할 경우 특정 단계로 되돌아가 반복 과정을 진행하도록 결정합니다. 이를 통해 최종 결과의 품질을 개선할 수 있습니다.

Loop 패턴의 종류

Loop 패턴은 세 가지 주요 형태로 나뉩니다:

1. Iterative(반복) 패턴: 가장 단순한 형태로, Judge 단계에서 LLM이 생성한 정보를 평가하고 정확도가 충분하지 않으면 Retrieve 단계로 다시 돌아가는 구조입니다. 이 반복 과정은 무한히 지속될 수 없으므로 보통 **최대 반복 횟수(n회)**를 설정해 제한합니다. 이는 복잡한 문제에 대한 답을 점진적으로 개선하는 데 유용합니다.
2. Recursive(재귀) 패턴: Iterative 패턴과 비슷하지만, 차이점은 Judge 단계 후 Retrieve 단계로 돌아갈 때 **Query Transformation(질의 변환)**을 선택적으로 수행한다는 것입니다. 이를 통해 더 구체적이거나 개선된 질의로 다음 검색을 수행하며, 이전의 반복보다 더 나은 결과를 기대할 수 있습니다.
3. Adaptive(적응형) 패턴: 이 패턴은 Judge 단계가 LLM 생성 이후뿐만 아니라 질의와 검색 사이에 위치해 있는 것이 특징입니다. Judge가 판단하여 별도의 검색이나 반복 절차가 필요하지 않다고 판단하면, 즉시 LLM을 통해 생성 과정이 수행됩니다. 이를 통해 필요에 따라 효율적으로 반복을 최소화할 수 있습니다.

GAR(Generation-Augmented Retrieval)

https://arxiv.org/pdf/2407.21059v1

Loop 패턴과 함께 주목할 만한 중요한 기법은 **Generation-Augmented Retrieval(GAR)**입니다. GAR은 LLM이 생성한 응답 결과를 다음 검색과 생성을 위한 중요한 맥락으로 활용하는 것이 특징입니다. LLM의 응답에 유효한 정보들이 포함되어 있다고 판단되면, 다음 순환에서 더 좋은 품질의 결과를 낼 수 있도록 이 정보를 활용합니다. 이는 단순한 반복을 넘어, 생성된 데이터를 적극적으로 활용하여 검색의 효과를 극대화하는 방법입니다.

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Loop 패턴의 시사점

Loop 패턴은 비록 단순해 보이지만, 사람의 생각 과정과 유사하다는 점에서 중요한 의미를 갖습니다. 사람도 문제를 해결할 때 실패하고 다시 시도하며 더 나은 결과를 얻기 위해 반복합니다. 인공지능 역시 이러한 사고 과정을 모방해 최적의 답을 찾아가며, 더 효율적이고 정확한 정보를 제공합니다. 이러한 반복적인 과정은 인공지능의 진화를 위한 필수적인 단계입니다.

이제 RAG 시스템의 Loop 패턴이 단순한 구조를 넘어 얼마나 중요한지 이해하셨기를 바랍니다. 이 패턴은 인공지능이 인간처럼 사고하고 학습하는 데 있어 핵심적인 역할을 합니다.