검색 증강 생성 RAG 기술 소개
이번시간에는 LLM 기술을 넘는 RAG 관련주와 기술에 대하여 소개하는 시간을 갖도록하겠습니다. RAG, 즉 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation)은 대규모 데이터 세트나 지식 기반을 검색하여 정보를 가져오고, 이를 바탕으로 텍스트 응답을 생성하는 기술입니다. 이는 대규모 언어 모델(LLM)과 결합되어, 모델이 더 정확하고 상황에 맞는 응답을 할 수 있도록 돕습니다.
RAG는 특히 전문 도메인이나 최신 정보가 필요한 경우에 유용하며, 사용자의 질문에 대한 답변이나 콘텐츠 생성에 활용됩니다. 이 기술은 모델이 외부 정보 소스를 활용하여 보다 정확한 응답을 생성할 수 있게 하며, 사용자가 출처를 인용하여 답변의 정확성을 검증할 수 있는 장점이 있습니다.
RAG 기술은 AI 언어 모델의 진화와 함께 발전해 왔으며, 특히 지식의 신속한 업데이트와 응답의 투명성을 개선하는 데 중점을 두고 있습니다.
국내 RAG 관련주 TOP 3
BHSN
RAG 관련주 첫번째로 소개할 기업은 BHSN입니다. 리걸 AI 기업 BHSN은 RAG 기술을 적용하여 개별 기업 내부의 계약서와 법률 데이터를 학습하고 AI로 활용할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 보안에 민감한 내부 데이터를 외부에 공개하지 않고도 활용할 수 있는 방안을 제공합니다.
올거나이즈
RAG 관련주 두번째로 소개할 기업은 올거나이즈입니다. LLM 올인원 솔루션 기업 올거나이즈는 RAG 기능을 바탕으로 기업이 보유한 방대한 데이터 중 사용자가 원하는 대답을 즉시 찾아주는 기술, 일명 ‘리트리버 AI’에 대해 특허 출원을 진행하였습니다.
삼성SDS
RAG 관련주 세번째로로 소개할 기업은 삼성SDS입니다. 삼성SDS는 Gen AI 해커톤에서 기업 맞춤형 RAG 적용 사례를 선보였습니다. 이는 기술지원 업무에서 활용할 수 있는 AI 기반 서비스와 기술 요소를 포함하고 있으며, 특히 클러스터 진단 도구인 SKE-GPT를 소개하였습니다.
RAG 관련주 기술의 미래 전망
RAG 관련주 기술은 AI 언어 모델의 진화와 함께 발전해 왔으며, 지식의 신속한 업데이트와 응답의 투명성을 개선하는 데 중점을 두고 있습니다. 국내외 많은 기업들이 RAG 기술을 적극적으로 도입하고 있으며, 이는 AI 기술의 정확도와 안전성을 높이는 데 크게 기여할 것으로 기대됩니다.
RAG 기술적 분석
RAG의 작동 방식
RAG는 두 가지 주요 과정으로 작동합니다: 검색과 생성.
검색: 사용자의 질문이나 필요한 정보를 기반으로, RAG는 관련 데이터를 검색합니다. 이는 인터넷의 새로운 정보부터 비즈니스에 속한 기밀 내부 문서에 이르기까지 다양한 소스에서 이루어질 수 있습니다.
생성: 검색된 정보를 바탕으로, RAG는 텍스트 응답을 생성합니다. 이 과정에서 생성된 텍스트는 문법적으로 정확하고 일관성이 있어야 하며, 검색 모델이 제공한 추가 정보에 의해 다듬어집니다.
RAG의 이점
최신 정보 제공: RAG는 외부 참조를 정기적으로 업데이트할 수 있으므로, 모델이 최신 사실 및 관련 정보에 액세스할 수 있습니다.
투명성: 사용자는 출처를 인용하여 답변의 정확성을 검증할 수 있으며, 이는 모델 출력에 대한 신뢰를 증가시킵니다.
비용 효율성: RAG는 필요한 컴퓨팅과 저장 공간이 더 적으므로, 자체 LLM을 보유할 필요가 없고 모델을 미세 조정하는 데 시간과 비용을 들일 필요가 없습니다.
RAG의 도전과제
환각 문제: AI 모델은 때때로 실제로 존재하지 않는 정보를 생성하는 ‘환각’ 문제에 직면할 수 있습니다. RAG는 이러한 문제를 줄이는 데 도움이 됩니다.
지식 업데이트: 지식의 신속한 업데이트는 AI 모델에게 중요한 도전과제입니다. RAG는 이를 개선하기 위해 설계되었습니다.
RAG 기술은 AI 언어 모델의 진화와 함께 발전해 왔으며, 지식의 신속한 업데이트와 응답의 투명성을 개선하는 데 중점을 두고 있습니다. 이 기술은 AI 모델의 정확도와 신뢰성을 높이는 데 크게 기여할 것으로 기대됩니다.
LLM과 RAG 차이점
RAG (검색 증강 생성)
개요: RAG는 외부 소스에서 가져온 정보로 생성 AI 모델의 정확성과 신뢰성을 향상시키는 기술입니다.
작동 방식: LLM과 검색(retrieval)의 강력한 기능을 결합합니다. LLM은 대규모 데이터에서 관련 정보를 검색하고, 이를 기반으로 응답을 생성합니다.
적용 시기: 외부 데이터 소스에 액세스해야 하는 애플리케이션에 적합합니다. 데이터의 최신성 문제를 해결하고, 외부 정보를 활용하여 응답을 개선합니다.
LLM 파인튜닝 (Fine-Tuning)
개요: LLM을 더 작은 특정 데이터 세트에 대해 추가로 학습시켜 특정 작업에 맞게 조정하거나 성능을 개선하는 프로세스입니다.
적용 시기: LLM을 특정 작업에 맞게 최적화하고자 할 때 사용됩니다. 데이터가 변경되는 경우 미세 조정을 통해 모델을 업데이트할 수 있습니다.
두 기법은 서로 다른 목적과 요구 사항을 충족시키기 위해 사용됩니다. RAG는 외부 정보를 활용하여 응답을 개선하고, LLM 파인튜닝은 특정 작업에 맞게 모델을 조정합니다. 선택할 때는 애플리케이션의 요구 사항을 고려하여 적절한 방법을 선택해야 합니다.
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