환각 너머: RAG(검색 보강 생성)을 사용하여 대형 언어 모델을 정확한 데이터에 기반을 두기

당신이 최근에 발생한 일이나 회사 파일 깊숙한 곳에 묻힌 세부 사항에 대해 AI에게 질문한 적이 있다면, 놀라운 것을 발견했을지도 모릅니다: 때때로 AI가 실제로 답을 알고 있다는 것입니다. 몇 달 전에 훈련된 AI가 어제 무슨 일이 있었는지 어떻게 알 수 있을까요?

그 답은 RAG로, 모델이 응답하기 전에 최신 사실을 검색할 수 있게 해주는 기술입니다.

검색 보강 생성( RAG )는 대형 언어 모델( LLM )이 질문에 답하기 전에 외부 데이터에 접근할 수 있도록 하여 더 정확하고 현재의 신뢰할 수 있게 만듭니다. RAG의 핵심은 언어 모델이 응답하기 전에 사물을 검색할 수 있는 방법을 제공하는 것입니다. 훈련 중에 배운 것에만 의존하는 대신, 신뢰할 수 있는 출처에서 신선하고 검증된 정보를 검색하여 더 정확하고 근거 있는 출력을 생성하는 데 사용할 수 있습니다.

다시 말해, RAG는 AI의 저장된 지식과 이해해야 할 실제 세계 간의 간극을 메웁니다. 이 블로그는 RAG가 어떻게 작동하는지, 해결하는 문제, 그리고 왜 차세대 AI 시스템을 형성하는 가장 중요한 기술 중 하나가 되고 있는지를 탐구합니다.

RAG가 해결하는 문제

전통적인 AI 모델은 세 가지 주요 맹점을 가지고 있습니다:

1. 지식 중단
AI 모델이 훈련된 후에 발생하는 모든 것에 대해 학습할 수 없습니다. RAG가 없으면 시간 속에 얼어붙은 상태입니다.

2. 비공식 또는 독점 데이터 접근 불가
표준 모델은 내부 문서, 보고서 또는 데이터베이스를 읽을 수 없습니다. 이는 회사-specific 또는 도메인-specific 질문에 효과적이지 않게 만듭니다.

3. 환각
모델이 무언가를 모를 때, 가끔 그것은 추측하여 유창하지만 잘못된 정보를 생성합니다.

RAG는 한 가지 중요한 단계를 추가하여 이러한 문제를 해결합니다: 검색. 모델은 단순히 기억에서 답변하는 대신, 먼저 외부 소스(내부 문서, 실시간 데이터베이스 또는 공개 웹 등)를 검색하고 그 후에 응답을 생성합니다.

RAG 작동 방식

전반적으로 RAG는 질문을 할 때마다 세 가지 단계로 운영됩니다:

RAG가 실제 세계에서 어떻게 사용되는가

RAG는 이미 산업 전반에서 기업이 AI를 안전하고 효과적으로 사용하는 방식을 변화시키고 있습니다. 검증된 데이터에 기반하여 응답함으로써, RAG는 AI 시스템을 더 신뢰할 수 있고 실용적인 작업 흐름에서 더 유용한 것으로 만듭니다.

고객 지원 및 서비스
AI 어시스턴트는 RAG에 의해 구동되어 매뉴얼, 도움말 기사 및 보증 문서를 즉시 검색하여 제품 특정 세부 정보로 응답할 수 있도록 합니다. 이를 통해 기업은 전체 모델을 재훈련하지 않고도 정확하고 개인화된 지원을 제공할 수 있으며, 고객은 더 빠르고 신뢰할 수 있는 답변을 받게 됩니다.

재무, 법률 및 의료
정확성이 중요한 고위험 분야에서 RAG는 모델이 답변을 생성하기 전에 가장 최근의 서류, 판결 또는 연구 논문을 검색하고 요약할 수 있게 합니다. 분석가는 최신 분기 수익 보고서를 참조하고, 변호사는 유사한 사건의 선례를 검토하며, 의사는 최신 의학 연구를 발굴할 수 있으며, 모두 추적 가능한 출처 기반 인용을 통해 가능합니다.

내부 지식 관리
조직 내에서 RAG는 AI 기반 지식 도구의 중추가 되고 있습니다. 직원들은 “현재 여행 정책은 무엇인가요?” 또는 “새로운 준수 교육에 어떻게 접근하나요?”와 같은 질문을 하고 내부 문서에서 정확하고 정책준수 응답을 즉시 받을 수 있습니다. 이는 부서 간 정보를 일관되게 유지하고 수작업 검색 시간을 절약합니다.

제품 개발 및 R&D
엔지니어링 및 연구 팀은 RAG를 사용하여 대량의 기술 보고서, 사용자 피드백 및 실험 결과를 분석합니다. 문서나 데이터 세트를 수동으로 정렬하는 대신, 모델은 관련 통찰력을 검색하고 요약하여 팀이 더 빠르고 데이터 기반 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다. 이는 수천 페이지에 걸쳐 정확히 중요한 내용을 발굴할 수 있는 항상 존재하는 연구 조수와 같습니다.

언어 모델을 실제 데이터에 연결함으로써 RAG는 AI를 의사 결정의 신뢰할 수 있는 파트너로 만들 수 있습니다.

자신만의 RAG 에이전트 구축하기

RAG는 대형 언어 모델의 광범위한 추론력과 검증된 데이터의 사실적 정밀성 간의 다리입니다. 생성과 검색을 결합하여 단순히 지능적이기만 한 것이 아니라 진리에 기반한 답변을 생성합니다.

이제 이 능력은 누구나 접근할 수 있습니다. 사하라 AI의 무코드 에이전트 빌더를 사용하여 데이터 세트, 문서 및 지식 기반을 AI 모델에 직접 연결하고 귀하의 특정 데이터에 맞춘 검색 보강 에이전트를 만들어 보십시오.

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