"미세조정보다 RAG 강화가 더 효율적"...RAG 강화 학습 프레임워크 등장

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능, 머신러닝

대상자

• *AI 및 RAG 시스템 개발자, 연구자**
• 난이도: 중간 이상 (기계학습, 강화학습, RAG 구조 이해 필요)*

핵심 요약

• RAG 시스템 성능 향상을 위해 미세조정보다 강화학습 기반의 's3' 프레임워크가 더 효율적
• s3는 검색(Search), 선택(Select), 중지(Stop) 3단계로 구성된 RAG 최적화 프레임워크
• GBR(Gain Beyond RAG) 기반의 보상 신호로 검색 전략을 자동 최적화
• 2400개의 학습 예제로 기존 시스템(17만 예제) 성능을 초과

섹션별 세부 요약

1. RAG 기술 발전의 3단계

• 클래식 RAG: 고정 쿼리 기반 정적 검색, 복잡 추론 질문에 약점
• Pre-RL-Zero: LLM이 검색 과정에 적극 참여하지만 학습 가능한 구성 요소 부재
• RL-Zero: RL 기반 검색 에이전트 훈련, LLM 직접 미세조정 필요로 비용 및 오류 문제 발생

2. s3 프레임워크의 핵심 구조

• Search: 외부 지식에 반복 접근해 쿼리 생성 및 문서 추천
• Select: 추천 문서 중 최적의 문서 선택
• Stop: 검색 계속 여부 판단 후 생성 모델에 전달
• GBR 보상 신호: 기존 문서와 s3 문서의 답변 정확도 비교로 검색 전략 최적화

3. 성능 테스트 및 결과

• 6개 QA 벤치마크에서 기존 시스템(서치-R1, 딥리트리벌) 성능 초과
• 검색 모델: 큐원2.5-7B-인스트럭트
• 생성 모델: 큐원2.5-14B-인스트럭트, 클로드 3 하이쿠
• 데이터 효율성: 2400개 예제로 17만 예제 시스템 성능 달성

4. 도메인 일반화 및 기업 적용 가능성

• 일반 QA 데이터로 훈련했지만 의료 QA 등 미학습 분야에서 제로샷 성능 보여
• 법무, 인사, 고객지원 등 다양한 부서 공유 가능
• 제품 문서 업데이트 등 변화하는 콘텐츠에 유연하게 적응 가능

결론

• s3는 미세조정보다 적은 데이터로 RAG 성능 향상 가능
• GBR 기반의 검색 전략 최적화가 핵심
• 기업용 애플리케이션에서 도메인 일반화와 비용 효율성 향상 효과 기대