RAG 이해하기: LLM 기반 검색 증강 생성 기법
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
인공지능
대상자
LLM(Large Language Model) 및 검색 시스템을 활용한 응용 개발자, 데이터 과학자
- 난이도: 중급~고급 (Elasticsearch, OpenAI API 활용 지식 필요)
핵심 요약
- RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 LLM의 응답 정확도를 높이기 위해 외부 지식 저장소와 LLM 생성 능력을 결합한 기술
- 검색(Retrieval): Elasticsearch 등 검색 엔진으로 최신 데이터 추출
- 증강(Augmentation): 검색 결과를 LLM 입력에 주입해 컨텍스트 확장
- LLM 사용 예시:
gpt-4o모델을 통해 확장된 쿼리 기반으로 답변 생성
섹션별 세부 요약
1. RAG 기술 개요
- RAG는 LLM의 학습된 지식이 오래된 경우, 외부 저장소에서 최신 정보를 검색해 결합
- 주요 구성 요소:
- Retrieval: 벡터 DB 또는 검색 엔진에서 관련 문서 추출
- Generation: gpt-4o와 같은 기반 모델로 자연어 답변 생성
- Augmentation: 검색 결과를 쿼리에 추가해 LLM의 컨텍스트 확장
2. RAG 워크플로우 예시
- 사용자 질문: "바르셀로나 최신 경기에서 승리골을 넣은 선수는?"
- 처리 과정:
- Elasticsearch에서 경기 결과, 선수 성적, 경기장 정보 검색
- 검색 결과를 쿼리에 추가해 LLM에 전달
- LLM이 확장된 쿼리 기반으로 정확한 답변 생성
3. RAG 구현 예제
- Elasticsearch 설정:
```python
docker run -it --name elasticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300 \
-e "discovery.type=single-node" \
-e "xpack.security.enabled=false" \
docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:8.17.6
```
- 검색 함수:
```python
def elastic_search(query):
search_query = {
"size": 5,
"query": {
"bool": {
"must": {"multi_match": {"query": query, "fields": ["question^3", "text", "section"]}},
"filter": {"term": {"course": "data-engineering-zoomcamp"}}
```
- LLM 쿼리 함수:
```python
def query_llm(mod_prompt):
response = client.chat.completions.create(model='gpt-4o', messages=[{"role": "user", "content": mod_prompt}])
return response.choices[0].message.content
```
결론
- RAG 구현 팁: 외부 저장소(예: Elasticsearch)와 LLM(예:
gpt-4o)을 결합해 정확한 답변 생성 가능 - 실무 적용 예시: "강의에 가입할 수 있나요?"와 같은 질문에 대해
Yes, you can still join the course와 같은 정확한 답변 생성 - 핵심: 검색 시스템과 LLM의 협업을 통해 최신 정보 기반의 정확한 답변 제공 가능