어떻게 GenAI가 더 똑똑해지는가: 맥락을 활용한 RAG의 힘
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
인공지능
대상자
AI 개발자, 데이터 과학자, 기술 팀원
- 중급 이상의 AI/ML 이해도를 가진 개발자 및 기술 담당자에게 실무 적용 가능한 기술적 인사이트 제공
핵심 요약
- RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 LLM의 일반 지식과 사용자 특정 맥락을 결합하여 더 정확한 답변을 생성
- 벡터 임베딩(Vector Embedding)과 세마틱 검색(Semantic Search)을 통해 문서와 쿼리의 의미적 유사도를 분석
- RAG는 동적인 데이터 처리에 적합하지만, 타이포나 스타일 일관성이 필요한 경우 Fine-Tuning이 더 효과적
섹션별 세부 요약
1. GenAI의 진화와 LLM의 한계
- Generative AI는 ChatGPT, DALL·E, GitHub Copilot과 같은 도구를 통해 창작 활동을 혁신
- LLM의 주요 한계: 허위 정보 생성(Hallucination), 맥락 이해 부족, 개인화 불가능
- Transformer 아키텍처가 LLM의 핵심 기술로, BERT, GPT 등이 이 기반으로 발전
2. RAG의 원리와 구현 단계
- 벡터 임베딩(Vector Embeddings): 문서와 쿼리를 수치 기반 벡터로 변환하여 의미를 반영
- 세마틱 검색(Semantic Search): FAISS, Pinecone 등 도구를 통해 의미 기반 검색 수행
- 리트리벌 + 프롬프트(Retrieval + Prompt): 검색된 최적의 조각을 LLM의 프롬프트에 주입하여 맥락 기반 답변 생성
3. RAG의 실제 적용 사례
- 교육 분야: 강의 자료 요약, 퀴즈 생성, 교재 기반 설명
- 의료 분야: 식이 제한이나 병력 기반 맞춤형 응답
- 기업 지원: 내부 문서 기반 응답, 모호한 추측 대신 구체적 정보 제공
- 법률 분야: 비공개 사례 파일 기반 정확한 보안 인사이트 제공
4. RAG vs Fine-Tuning 비교
- RAG: 재학습 필요 없음, 동적/실시간 데이터 처리 가능 (예: 개인화 챗봇)
- Fine-Tuning: 재학습 필요 (비용 높음), 고정된 행동 패턴 제공 (예: 공감적 톤의 지원 챗봇)
결론
- RAG는 맥락 기반의 정확한 답변 생성을 위해 벡터 임베딩 + 세마틱 검색을 결합한 기법으로, 동적 데이터 환경에 적합
- Fine-Tuning은 스타일/톤 일관성이 필요한 경우 사용
- 실무 적용 시, RAG의 확장성과 Fine-Tuning의 정확성을 고려해 데이터 특성에 맞는 방법 선택 필수