RAG 시스템을 더 효과적으로 활용하는 방법

RAG (Retrieval-Augmented Generation) 시스템은 텍스트 임베딩을 활용하여 추천 시스템을 구축하는 기술입니다. 단순한 검색을 넘어 의미적으로 관련된 정보를 찾아 제공하고, LLM과 결합하여 더욱 자연스럽고 유용한 답변을 생성하는 방식입니다.

최근 AI 기술이 발전하면서 검색 기반 시스템이 단순 키워드 매칭에서 벗어나 의미적 이해를 기반으로 정보를 추천하는 방향으로 변화하고 있습니다. 하지만 이를 구현하는 과정은 쉽지 않습니다. 사용자의 맥락을 반영하는 것이 중요하며, 단순한 정보 제공이 아닌 맥락에 맞는 검색 및 응답을 생성해야 합니다.

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추론 복잡성과 목적성

복잡한 추론을 원하면 시스템은 더욱 복잡해집니다. 예를 들어, 사용자가 계약 정보를 원하는 것인지, 계약 변경 이력을 알고 싶은 것인지에 따라 검색 및 추론 과정이 달라집니다. 이러한 차이를 고려하지 않으면 성능이 저하될 수 있습니다.

또한, 메타데이터가 없으면 적절한 응답을 제공하기 어렵습니다. 문서 수정 이력이나 최신 상태를 추론할 수 없으면 AI의 답변 정확도가 낮아질 수 있습니다.

더불어, 정보의 양이 많다고 해서 필요한 정보가 반드시 포함된다는 보장은 없습니다. 오히려 불필요한 정보가 많으면 검색 및 추론이 더 어려워질 수 있습니다.

또한, 요약은 흥미로운 작업입니다. 좋은 요약은 엔티티가 포함되어 있으며, 적절한 길이를 유지하고, 뉘앙스를 전달하며, 필요한 정보를 효과적으로 압축하여 전달하는 방식이 될 수 있습니다. RAG 시스템이 효과적으로 작동하려면 요약의 질이 중요하며, 단순한 정보 축약이 아니라 의미를 보존하면서도 핵심을 전달하는 것이 중요합니다.

또 다른 예로, 회의록의 전체 요약과 액션 아이템을 생성하는 경우를 생각할 수 있습니다. 사용자는 경우에 따라 더 짧은 액션 리스트를 원할 수도 있으며, 이때 테스크를 분리하여 요약과 액션 아이템을 별도로 생성하는 전략이 필요할 수도 있습니다. 이는 AI가 단순히 정보를 요약하는 것이 아니라, 사용자의 목적에 맞게 다양한 형태로 결과를 제공해야 함을 의미합니다.

Fine-tuning에 있어서도 전문 툴을 사용하여 수천 개의 예제를 만들어 훈련할 수도 있지만, 스텝을 구분하여 체계적으로 진행하는 방법이 더 효과적일 수도 있습니다. 단계별 접근을 통해 모델의 일반화 성능을 향상시키고, 특정 목적에 맞는 학습 데이터를 효율적으로 구성하는 것이 중요합니다.

또한, 검색된 문서가 반드시 사용자의 의도와 정확히 일치하지 않을 수 있기 때문에, Re-ranker의 사용이 필요할 수도 있습니다. Re-ranker는 초기 검색 후 문서의 관련성을 다시 평가하여 최적의 정보를 상위에 배치하는 역할을 합니다. 이를 통해 RAG 시스템이 보다 정확한 정보를 기반으로 답변을 생성할 수 있도록 도와줍니다.

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데이터 수집 및 저장의 어려움

RAG 시스템의 핵심은 신뢰할 수 있는 데이터를 수집하고 적절히 관리하는 것입니다.

• 최신 정보를 유지하기 위한 정기적인 데이터 업데이트 프로세스가 필요합니다.
• 메타 데이터가 없으면 문서의 최신 상태를 추론하기 어려울 수 있습니다.
• 데이터의 양이 많다고 해서 반드시 필요한 정보를 포함하는 것은 아닙니다.
• 청킹 전략, 다양한 데이터 소스, 스트리밍 데이터 활용 등 효율적인 데이터 관리 전략이 필요합니다.

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성능 평가 및 지속적인 개선의 어려움

RAG 시스템의 성능을 평가하고 지속적으로 개선해야 하지만, 이를 위해서는 많은 노력이 필요합니다.

• 검색된 문서가 적절한지 평가하는 테스트 데이터셋과 Eval 메커니즘이 필요할 수 있습니다.
• 사용자 피드백을 반영하여 검색 및 응답 품질을 개선해야 합니다.
• 데이터가 불완전하면 AI가 신뢰할 수 있는 응답을 생성하기 어렵습니다.
• 목적에 맞는 정확한 정보가 포함되는 것이 더욱 중요합니다.

RAG 시스템은 개념적으로 단순해 보이지만, 실제 구축 및 운영 과정에서는 다양한 복잡성이 존재합니다. 데이터 수집부터 검색, 응답 생성, 성능 평가까지 기술적, 운영적 어려움이 뒤따릅니다. 전문적인 도메인 지식이 필요한 경우, AI의 한계를 보완하기 위해 전문가의 개입이 필요할 수도 있습니다.

또한, 요약 및 데이터 처리 과정에서 사용자의 필요에 따라 테스크를 분리하는 전략이 필요할 수 있습니다. 예를 들어, 회의록 요약을 생성할 때 액션 리스트를 별도로 생성하는 기능이 필요할 수 있으며, 이러한 구조적 접근이 효과적인 RAG 시스템 운영에 기여할 수 있습니다.

Fine-tuning을 수행할 때도, 단순히 대량의 데이터를 학습하는 것만이 아니라, 단계별 접근을 통해 더욱 정교한 모델을 만들고 최적의 성능을 달성하는 것이 중요합니다.

향후 지속적인 개선과 최적화를 통해 더욱 정교한 RAG 시스템을 개발해야 합니다.

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