현대 사회에서 데이터 기반 애플리케이션이 급속히 발전하면서, 최신 인공지능(AI) 시스템들은 더욱 정교하게 외부 데이터를 활용해 사용자에게 정확하고 관련성 높은 답변을 제공하는 것이 중요해졌습니다. 이러한 요구를 충족시키기 위해 개발된 시스템 중 하나가 바로 Retrieval-Augmented Generation (RAG)입니다. RAG는 대형 언어 모델(LLM)이 외부 데이터베이스에서 실시간으로 관련 정보를 검색하고, 이를 기반으로 답변을 생성하는 첨단 AI 파이프라인입니다.
RAG 시스템은 LLM이 학습한 광범위한 데이터와 실시간으로 업데이트된 외부 정보를 결합해 더욱 신뢰할 수 있는 답변을 제공합니다. 이는 의료 정보, 기술 트렌드와 같은 빠르게 변화하는 분야에서 최신 정보를 반영한 답변을 제공하는 데 큰 장점이 있습니다.
그러나 이러한 시스템의 성능을 평가하고 개선하는 것은 중요한 과제입니다. 이를 해결하기 위해 개발된 도구가 바로 RAGAS (Retrieval-Augmented Generation Assessment System)입니다. RAGAS는 RAG 시스템을 종합적으로 평가하고 최적화하는 데 중요한 역할을 합니다. 이번 글에서는 RAG와 RAGAS의 원리, 장점, 그리고 성능 개선 방법을 다루고, 이 기술이 비즈니스 환경에서 어떻게 혁신을 가져올 수 있는지 살펴보겠습니다.
1. RAG란 무엇인가?
RAG는 AI 모델이 내부 학습 데이터와 외부 데이터를 결합하여 더욱 정확한 답변을 제공하는 기술입니다. RAG는 크게 두 가지 단계로 이루어집니다:
1.
Retrieval(검색): 사용자의 질문에 맞는 외부 데이터를 실시간으로 검색합니다. 여기에는 최신 연구 논문, 기술 문서, 뉴스 기사 등이 포함될 수 있습니다.
2.
Generation(생성): 검색된 데이터를 바탕으로 LLM이 답변을 생성합니다. 이 과정에서 내부 학습 데이터와 외부 데이터를 결합해 보다 신뢰성 높은 답변을 도출합니다.
기존 AI 시스템의 한계
대형 언어 모델(LLM)은 사전에 학습한 데이터를 기반으로 답변을 생성하는데, 시간이 지나면 이 데이터는 최신 정보와 맞지 않을 수 있습니다. 또한, LLM은 종종 자신이 알지 못하는 질문에 대해 "환각(hallucination)" 현상을 일으켜 잘못된 정보를 제공할 수 있습니다. 이러한 한계를 해결하기 위해 RAG가 등장했습니다.
RAG의 등장
RAG는 LLM이 외부에서 실시간 데이터를 검색하고 이를 반영하여 더 나은 답변을 제공하도록 설계되었습니다. 이를 통해 최신 법률 정보, 연구 논문 등 특정 도메인에 대한 신뢰성 높은 정보를 제공할 수 있습니다.
2. RAG 파이프라인의 중요성
RAG 파이프라인은 LLM과 비교해 정보의 정확성과 최신성을 극대화하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 파이프라인은 세 가지 주요 요소로 설명할 수 있습니다: 데이터의 신선도, 특정 도메인에서의 응답 질 향상, 유연한 시스템 확장성.
1) 데이터의 신선도 유지
LLM은 고정된 데이터로 학습되기 때문에 시간이 지나면 노후화된 정보를 제공합니다. 반면, RAG는 실시간으로 외부 데이터를 검색해 최신 정보를 반영한 답변을 생성합니다. 금융 시장이나 기후 변화와 같은 분야에서는 이러한 실시간 데이터의 신선도가 매우 중요합니다.
2) 특정 도메인에서의 응답 질 향상
RAG는 특정 도메인에 대한 깊이 있는 정보를 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 의료 분야에서는 최신 치료 가이드라인이나 연구 논문을 검색해 보다 신뢰성 있는 정보를 제공할 수 있습니다. 이렇게 특정 도메인에서 질 높은 답변을 생성하는 것은 RAG의 큰 장점 중 하나입니다.
3) 유연한 시스템 확장성
RAG는 외부 데이터를 손쉽게 추가할 수 있어 시스템 확장이 용이합니다. AWS의 Bedrock과 같은 플랫폼을 사용하면 여러 데이터 소스를 연결해 시스템이 더욱 유연하게 데이터를 처리할 수 있습니다.
3. RAGAS란 무엇인가?
RAGAS (Retrieval-Augmented Generation Assessment System)는 RAG 시스템의 성능을 평가하고 개선하기 위한 도구입니다. RAG 시스템이 얼마나 신뢰성 있는 정보를 제공하는지 분석하고, 이를 개선하는 데 중요한 역할을 합니다.
RAGAS의 주요 메트릭
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Faithfulness(정확성): 생성된 응답이 검색된 데이터에 얼마나 충실한지 평가합니다.
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Context Relevance(문맥 관련성): 검색된 데이터가 사용자 질문과 관련이 있는지를 측정합니다.
•
Answer Relevance(답변 관련성): 응답이 사용자 질문에 얼마나 적합한지를 평가합니다.
이 외에도 RAGAS는 Semantic Similarity(의미 유사성), Answer Correctness(정확성) 등의 메트릭을 통해 성능을 평가합니다.
RAGAS의 평가 및 개선 루프
RAGAS는 평가 결과를 바탕으로 시스템을 지속적으로 개선하는 피드백 루프를 형성합니다. 이를 통해 시스템의 성능을 점진적으로 향상시키고, 실시간 모니터링 기능을 제공하여 시스템이 어떻게 작동하는지 추적할 수 있습니다.
4. RAG와 RAGAS의 연계성
RAG과 RAGAS는 상호 보완적인 시스템입니다. RAG가 데이터를 검색하고 생성하는 역할을 맡는다면, RAGAS는 이를 평가하고 개선하는 역할을 합니다. 이 연계성은 특히 RAG 시스템의 신뢰성을 높이고, 일관된 품질의 답변을 제공하는 데 필수적입니다.
RAG 시스템이 실시간으로 검색된 데이터를 활용해 응답을 생성하더라도, 이 과정에서 데이터가 부정확하거나 문맥이 맞지 않는 경우가 발생할 수 있습니다. RAGAS는 이를 평가해 시스템이 어떻게 개선되어야 하는지 명확하게 보여줍니다.
5. RAGAS가 제공하는 혜택
RAGAS는 다음과 같은 혜택을 제공합니다.
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실시간 성능 모니터링: 시스템이 실시간으로 어떻게 작동하는지 추적할 수 있습니다.
•
지속적인 성능 개선: 피드백 루프를 통해 시스템을 지속적으로 개선할 수 있습니다.
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개발자 피드백 루프: 시스템의 성능 문제를 신속하게 파악하고 개선할 수 있는 명확한 피드백을 제공합니다.
•
비용 절감: 효율적인 데이터 검색과 응답 생성으로 리소스 낭비를 줄일 수 있습니다.
결론
RAG는 외부 데이터를 통해 LLM의 성능을 극대화하는 중요한 기술이며, RAGAS는 이러한 RAG 시스템의 성능을 평가하고 개선하는 필수 도구입니다. 이를 통해 더 나은 사용자 경험을 제공하고, 실시간으로 최신 정보를 반영할 수 있는 시스템을 구축할 수 있습니다.
참고 자료
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