검색 증강 생성의 정의
검색 증강 생성(RAG)은 검색 기반 모델의 정확성과 생성형 모델의 창의성을 결합한 아키텍처로 정확한 정보 검색과 상황에 맞는 정보를 기반으로 이해 가능한 응답이 필요한 작업을 위해 특별히 설계되었습니다. 또한 광범위한 데이터베이스와 대형 언어 모델(LLM)의 동적 기능을 활용하여 통찰력 있고 정확한 결과를 생성합니다.
구성 요소
alt) 검색 증강 생성의 구성 요소
검색 증강 생성은 데이터 준비(위 이미지의 파란색 부분)와 RAG 시스템(위 이미지의 초록색 부분)이라는 두 가지로 구성되어 있습니다. 데이터 준비는 원시 데이터 소스에 접속하여 문맥 정보를 어노테이션으로 추가하고, 문서를 더 작은 단위로 분할하여 이러한 분할을 벡터 임베딩으로 변환하는 작업을 포함합니다. 이러한 과정을 통해 작업의 일관성을 높이는 동시에 RAG 제너레이터에 대한 의미적 일치와 관련 지식 검색을 향상합니다.
RAG 시스템은 사용자의 프롬프트를 받아 관련 구절에 대한 임베딩을 검색하고, 이를 대형 언어 모델로 전송하여 응답을 생성합니다. 데이터 준비 단계에서는 도메인 전문 지식과 컨텍스트가 원시 데이터에 통합되어 있으며, RAG 시스템에서는 인간의 참여가 중요합니다. 이는 벡터 검색의 관련성을 강화하고 즉각적인/대응 품질 보증을 제공합니다.
사용 사례
검색 증강 생성은 다양한 애플리케이션을 지원하는 다용성 측면에서 독보적입니다. 대화형 AI 및 콘텐츠 생성부터 검색 엔진의 복잡한 쿼리 해결에 이르기까지 다양한 분야에서 활용됩니다. 이 아키텍처는 검색된 데이터에 기반한 생성적인 응답 기능을 특히 다음과 같은 사용 사례에 활용됩니다.
- 고객 지원 시스템: 고객 문의에 정확하고 맞춤화된 답변을 제공하여 고객 서비스 품질을 향상합니다.
- 교육 플랫폼: 다양한 지식을 기반으로 상세한 설명과 답변을 제공하여 학습 경험을 풍부하게 합니다.
- 연구 및 분석 도구: 복잡한 정보를 간결하고 포괄적인 요약으로 추출하여 연구 및 분석 과정을 간소화합니다.
- 콘텐츠 생성: 다양한 주제에 대한 관련성이 높은 풍부하고 유익한 콘텐츠를 생성하여 다양한 사용자에게 가치를 제공합니다.
주요 프로세스
- 데이터 준비: 데이터를 선택하여 일관성 있는 단위로 묶는 과정에서 맥락적인 중요성을 유지합니다. 데이터 어노테이션과 청킹에 대한 전문 지식은 데이터가 문맥적으로 손상되지 않고 정확하게 라벨이 지정되도록 보장합니다.
- 임베딩 기술: 텍스트 청크를 임베딩으로 변환하는 최적의 방법을 선택하여 효율적 검색을 지원합니다.
- 관련성 및 순위: 검색된 데이터와 사용자 프롬프트, 그리고 후속 순위의 관련성을 결정하기 위한 알고리즘입니다. 인간 참여형 접근 방식은 검색된 데이터의 관련성과 순위를 향상합니다.
품질 향상을 위한 고려 사항
RAG 결과물의 높은 품질과 정확성을 보장하기 위해서는 아래와 같은 사항을 고려해야 합니다.
- 포괄적인 데이터 어노테이션: 인간을 활용하여 데이터를 정확하게 라벨링 하고 분류합니다. 이때, 에펜의 데이터 어노테이션 서비스(위 이미지의 B단계)는 정확하고 맥락에 맞는 데이터 가공 솔루션을 제공합니다.
- 편향 제거: 데이터셋과 모델의 응답에서 편향을 찾아내고 중립화합니다.
- 지속적인 평가: 모델을 다양한 프롬프트에 정기적으로 테스트하여 일관성과 신뢰성을 유지합니다. 에펜의 품질 보증 절차는 모델의 성능을 오랜 기간 동안 유지하는 데 도움이 됩니다.
자동 평가 지표
검색 증강 생성 시스템의 품질과 무결성을 향상하는 데 인간의 개입은 중요하지만, 자동 평가 지표는 아키텍처의 성능을 지속적으로 모니터링하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 이러한 지표는 신속하게 개선할 부분을 식별하여 RAG가 실시간 응용 프로그램에서 효과적이고 효율적으로 작동할 수 있도록 합니다.
RAG 파이프라인 지표
RAG 파이프라인에서 사용되는 핵심 자동 평가 지표는 검색 및 생성 단계를 모두 포함합니다.
검색 지표(Retrieval Metrics)
- 맥락 회수율(Context Recall): 검색 구성 요소가 성공적으로 반환한 관련 청크의 백분율을 측정합니다.
- 맥락 정밀도(Context Precision): 검색된 청크가 관련성을 판단하는 정확도를 평가합니다.
생성 지표(Generation Metrics)
생성 단계의 지표는 출력의 충실성과 프롬프트에 대한 적합성에 초점을 맞추어, 생성된 텍스트가 사실적이고 관련성이 있는지를 확인합니다.
- 충실성: 검색된 관련 청크의 사실적인 정확성에서 벗어나는 문장/구를 생성한 수를 측정합니다.
- 적합성: 사용자의 쿼리와 관련이 없는 생성된 문장/구의 수를 평가하여 시스템의 응답이 주제에 집중되고 유지되도록 보장합니다.
휴먼 인 더 루프
이러한 자동 평가 지표는 AI 개발 툴킷에서 중요한 도구로, RAG 시스템의 성능을 양적으로 측정합니다. 그러나 이러한 지표는 자동화된 시스템으로써 언어와 맥락의 세세한 부분을 놓칠 수 있습니다. 따라서 세세한 부분을 포착할 수 있는 인간 평가와 함께 사용할 때 가장 효과적으로 작동합니다. 인간의 개입은 검색 증강 생성 아키텍처 전반에 걸쳐 중요한 역할을 합니다.
- 데이터 어노테이션 및 청킹: 청크가 문맥적으로 완전하고 라벨링이 정확한지 보장합니다. 에펜의 데이터 어노테이션 서비스는 다이어그램(위 이미지 참고)의 단계 B와 C에서 뛰어난 성과를 보입니다.
- 모델 훈련 및 튜닝: 세심한 이해와 피드백을 기반으로 모델을 개선합니다. 에펜의 모델 훈련 및 튜닝 전문 지식은 최적의 성능과 모델 드리프트 모니터링을 보장합니다.
- 품질 관리: 모델의 출력물을 정확성, 유용성 및 안전성 측면에서 감독합니다. 다이어그램의 Prompt/Response QA(위 이미지의 단계 1 및 5 참고)에서의 에펜의 품질 보증 프로세스는 최고 수준을 유지합니다.
- 문맥적 무결성 보장: 현재 AI가 파악하기 어려운 미묘한 문맥과 차이를 해석합니다. 다이어그램의 Prompt/Response(위 이미지의 단계 1, 3 및 5 참고)에서의 에펜의 인간 중심 접근 방식은 문맥적 무결성을 보장합니다.
- 오류 제거: 지속적인 인간 감독은 실시간으로 오류나 부정확성을 식별하고 수정하는 데 도움이 됩니다.
RAG 시스템은 자동 평가 지표와 인간의 판단을 통합함으로써 응용 프로그램에 필수적인 높은 정확성과 관련성 및 신뢰성을 달성하게 됩니다.
에펜의 검색 증강 생성 솔루션
에펜의 데이터 어노테이션, 모델 훈련 및 품질 보증에 대한 전문 지식은 검색 증강 생성 아키텍처의 모든 잠재력을 발휘하도록 합니다. 데이터 준비 및 청크 개선부터 모델 응답 최적화에 이르기까지 RAG 여정의 모든 단계에 대한 고품질 솔루션을 제공합니다. 또한 AI 프로젝트를 성공으로 이끄는 정확성을 기반으로 높은 관련성과 인간의 통찰력을 약속드립니다.
정리
효과적인 AI 시스템은 AI 수명주기 전반에 걸친 인간 중심 상호작용이 필요합니다. AI 모델을 배포하는 효과적인 방법 중 하나는 검색 증강 생성 아키텍처를 통해 이루어집니다. RAG 시스템은 기본 모델의 언어 능력을 보다 심층적인 도메인 전문 지식으로 보강할 수 있게 합니다. RAG를 위해 준비된 문서와 데이터는 일반적인 기본 모델이 학습되지 않은 도메인에 대해 더 많은 이해를 돕습니다. RAG가 AI 시스템에 가져다주는 개선과 효율성은 인간과 함께 정직하고 유익하며 무해한 보완이 있어야만 합니다. 저희 에펜은 위 글에서 설명드린 모든 방법을 통해 검색 증강 생성 맞춤형 솔루션을 제공하며, RAG 프로세스의 모든 단계에서 중요한 전문 지식과 감독을 제공합니다.
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