RAG: LLM의 현실 검증 및 해결 방안
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
인공지능
대상자
AI/LLM 개발자, 특히 의료, 법적, 코드베이스 등 도메인 특화 정확성 요구 시스템 설계자
난이도: 중급~고급 (RAG 구현, 벡터 데이터베이스 사용, 임베딩 기술 이해 필요)
핵심 요약
- RAG(검색 증강 생성)은 LLM의 허위 정보(Hallucination)를 줄이고, 실시간 데이터를 기반으로 정확한 답변을 생성하는 기술
- RAG의 핵심 구성 요소:
vector_db.search(),text-embedding-3-small,LangChain,LlamaIndex - 장점: 도메인 특화 정확성, 실시간 데이터 동기화, 답변의 출처 명시 가능
섹션별 세부 요약
1. 전통적인 LLM의 한계
- 허위 정보 생성:
- 예: "OAuth 3.0 사용"이라는 오류 답변 (현재 최신은 OAuth 2.1)
- 원인: LLM이 문자열 생성에 집중, 사실 검증 불가
- 과거 데이터 기반: 2023년 이전 데이터로 훈련된 모델은 2024년 법규 등 최신 정보 처리 불가
- 비특화 답변: 특정 코드베이스 또는 도메인 관련 질문에 대응하지 못함
2. RAG의 원리 및 구현 방식
- RAG 프로세스:
vector_db.search(your_docs, query=user_query)→ 관련 데이터 검색prompt = f"Use THIS: {relevant_data} to answer: {user_query}"→ 검색 결과를 기반으로 프롬프트 생성llm.generate(prompt)→ 검증된 데이터를 바탕으로 답변 생성
- 기본 프레임워크:
LangChain,LlamaIndex사용 권장 - 필수 도구:
- 벡터 DB: Pinecone, Weaviate
- 임베딩 모델: text-embedding-3-small (비용 효율적), Cohere (높은 정확도)
3. RAG의 문제 해결 효과
- 허위 정보 감소: IBM 사례에서 60-80% 감소
- 최신 정보 처리: API, DB, PDF 등 실시간 데이터 통합
- 예: FDA 데이터베이스에서 Drug X의 회수 공고 검색 → "2024-04-01 회수" 정보 제공
- 문맥 기반 답변: 내부 문서/코드 기반 설명 가능 (예: "결제 마이크로서비스 설명")
4. RAG 적용 시 고려 사항
- 필수 조건:
- 도메인 특화 정확성 필요 (의료, 법적, 코드베이스 등)
- 데이터의 변동성 고려 (API, 뉴스, 내부 문서 등)
- 설명 가능성 요구 ("출처 표시" 기능 필요)
- 제외 사례:
- 시인성 봇 (정확성 필요 없음)
- 지연 시간 <200ms 요구 시
5. RAG의 미래 트렌드
- 다중 모달 RAG: 이미지/PDF에서 텍스트 쿼리 가능 ("Q2 보고서의 그래프 찾기")
- 작은 LLM + RAG:
Phi-3모델 사용 → 비용 절감 및 속도 향상 - 자율 수정 파이프라인: 신뢰도 낮을 경우 자동 재검색
결론
- RAG는 신뢰할 수 있는 AI 구축의 핵심 도구로, 허위 정보 감소(70% 이상) 및 실시간 데이터 반영 가능
- 실행 단계:
- 내부 문서를
LlamaIndex로 인덱싱 GPT-4-turbo와 연동- 허위 정보 감소를 위해 RAG 적용
- 핵심 팁: 벡터 DB, 임베딩 모델, 프레임워크 선택 시 비용-정확도 균형 고려 필수