RAG 모델에서 Retriever의 정보 검색 및 추출 동작

대규모 언어 모델(LLM)의 한계를 극복하기 위해 제안된 RAG(Retriever-Augmented Generation) 모델은 Retriever와 Generator로 이루어져 있습니다. 이번 글에서는 RAG 모델에서 Retriever가 정보를 검색하고 추출하는 동작에 대해서 자세하게 설명하겠습니다.

1. RAG 모델의 개요

RAG 모델은 입력된 질문이나 텍스트에 대한 응답을 생성하기 위해, 먼저 정보를 검색하는 Retriever와 그 정보를 활용해 응답을 생성하는 Generator의 두 단계로 구성됩니다. Retriever는 지식 기반에서 관련 정보를 검색하고, Generator는 이를 바탕으로 자연스러운 응답을 생성합니다. 이 과정에서 Retriever의 역할이 특히 중요하며, 검색된 정보의 품질이 최종 응답의 품질에 큰 영향을 미칩니다.

2. Retriever의 정보 검색 과정

Retriever는 주어진 입력(질문이나 텍스트)에 대해 관련된 정보를 검색하고 추출합니다. 이 과정은 크게 다음과 같은 단계로 나눌 수 있습니다:

2-1. 입력 전처리

입력 전처리 단계에서는 사용자가 입력한 질문이나 텍스트를 분석하여 검색에 적합한 형태로 변환합니다. 이 과정에서는 텍스트의 정규화, 불용어 제거, 형태소 분석 등의 작업이 포함될 수 있습니다. 전처리 과정을 통해 입력 데이터의 품질을 높이고, 검색 과정에서의 효율성을 향상시킵니다.

  • 텍스트 정규화 : 입력된 텍스트에서 불필요한 기호나 공백을 제거하고, 표준화된 형태로 변환합니다.
  • 불용어 제거 : 의미가 없는 불용어(예: “and”, “the”, “is” 등)를 제거하여 검색 효율을 높입니다.
  • 형태소 분석 : 텍스트를 형태소 단위로 분해하여 검색의 단위를 세분화합니다.

2-2. 질문 변환

전처리된 입력은 검색을 위한 질문으로 변환됩니다. 이 단계에서는 입력된 질문을 보다 효과적으로 검색할 수 있는 형태로 변환하기 위해, 질문을 확장하거나 재구성할 수 있습니다. 예를 들어, 단일 질문을 여러 개의 하위 질문으로 나누거나, 관련된 키워드를 추가할 수 있습니다.

  • 질문 확장 : 입력된 질문에 관련된 키워드를 추가하여 검색 범위를 확장합니다.
  • 하위 질문 생성 : 복잡한 질문을 여러 개의 하위 질문으로 나누어 각각의 질문에 대해 검색을 수행합니다.

2-3. 정보 검색

변환된 질문을 기반으로, 다양한 지식 소스에서 관련 정보를 검색합니다. 이 과정에서는 주로 검색 엔진이나 데이터베이스 쿼리를 사용하며, 다음과 같은 지식 소스를 활용할 수 있습니다:

  • 문서 말뭉치(Corpus) : 대규모 텍스트 데이터베이스(예: 위키백과, 뉴스 기사 등)에서 관련 문서를 검색합니다.
  • 지식 그래프 : 구조화된 지식 그래프(예: Wikidata, Google Knowledge Graph 등)에서 관련 엔터티(entity)와 그 관계를 검색합니다.
  • 특화된 데이터베이스 : 특정 도메인에 특화된 데이터베이스(예: 의료 데이터베이스, 법률 데이터베이스 등)에서 관련 정보를 검색합니다.

정보 검색 과정에서는 주로 TF-IDF, BM25, Dense Retrieval 등의 검색 알고리즘이 사용됩니다.

  • TF-IDF : 텍스트 데이터의 단어 빈도를 기반으로 검색의 중요도를 평가하는 알고리즘입니다.
  • BM25 : TF-IDF의 개선된 형태로, 문서 길이에 따라 가중치를 부여하여 검색 성능을 향상시킵니다.
  • Dense Retrieval : 신경망 기반의 임베딩을 사용하여 문서와 질문 간의 유사도를 평가하는 방법입니다. 최근에는 BERT와 같은 언어 모델을 활용한 Dense Retrieval 방법이 많이 사용되고 있습니다.

2-4. 관련성 평가

검색된 정보는 관련성 평가 과정을 거쳐, 입력된 질문과 가장 관련성이 높은 정보를 선별합니다. 이 단계에서는 검색된 문서나 데이터의 관련성을 점수화하여 상위 몇 개의 결과를 선택합니다.

  • 유사도 평가 : 검색된 문서와 질문 간의 유사도를 평가합니다. 이를 위해 코사인 유사도, 점수 기반 유사도(BM25 점수 등) 등이 사용됩니다.
  • 정확도 검증 : 검색된 정보의 정확성을 검증하고, 불필요하거나 오류가 있는 정보를 필터링합니다.
  • 상위 결과 선택 : 유사도 점수에 따라 상위 몇 개의 검색 결과를 선택하여 후속 단계로 전달합니다.

2-5. 정보 추출

선별된 관련 정보는 필요에 따라 추가적인 추출 과정을 거쳐, 질문에 대한 응답으로 사용할 부분을 도출합니다. 이 과정에서는 주로 정보 추출 기술과 알고리즘이 사용됩니다.

  • 구조화된 정보 추출 : 텍스트 데이터에서 구조화된 정보를 추출합니다. 예를 들어, 특정 엔터티(인물, 장소, 날짜 등)나 키워드를 추출합니다.
  • 문맥 정보 추출 : 문서 내에서 질문에 대한 답변이 포함된 문맥을 추출합니다. 예를 들어, 특정 문장이나 문단을 선택합니다.
  • 요약 및 정리 : 추출된 정보를 요약하거나 재구성하여 최종 응답으로 사용할 준비를 합니다.

2-6. 정보 후처리

추출된 정보는 최종적으로 후처리 과정을 거쳐, Generator에 입력될 형태로 정리됩니다. 이 단계에서는 추출된 정보를 재구성하고, 응답의 일관성과 문맥을 유지하기 위한 작업이 포함됩니다.

  • 정보 재구성: 추출된 정보를 질문에 맞게 재구성합니다. 예를 들어, 검색된 여러 문서에서 추출된 정보를 하나의 일관된 응답으로 합칩니다.
  • 문맥 유지: 응답의 문맥을 유지하기 위해 필요한 추가적인 정보를 포함하거나 불필요한 부분을 제거합니다.
  • 형식화: 최종 응답의 형식을 정리하여 Generator에 입력될 준비를 합니다.

RAG 모델의 적용방법에 대한 자료 찾아보기

3. Retriever의 기술적 구현

RAG 모델에서 Retriever의 기능을 구현하기 위해 사용되는 주요 기술들을 살펴보겠습니다.

3-1. TF-IDF와 BM25

TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)와 BM25는 전통적인 정보 검색 알고리즘으로, 텍스트 데이터에서 단어의 빈도를 기반으로 중요도를 평가합니다.

  • TF-IDF: 단어의 빈도(Term Frequency)와 역문서 빈도(Inverse Document Frequency)를 결합하여 단어의 중요도를 평가합니다. 자주 등장하는 단어일수록 중요도가 낮고, 특정 문서에서만 자주 등장하는 단어일수록 중요도가 높습니다.
  • BM25: TF-IDF의 개선된 형태로, 문서의 길이를 고려하여 단어의 중요도를 평가합니다. 긴 문서와 짧은 문서 간의 불균형을 해소하고, 검색 성능을 향상시킵니다.

3-2. Dense Retrieval

Dense Retrieval는 신경망 기반의 임베딩을 사용하여 질문과 문서 간의 유사도를 평가하는 방법입니다. BERT와 같은 대규모 언어 모델을 활용하여 질문과 문서를 임베딩 벡터로 변환하고, 이 벡터 간의 유사도를 평가합니다.

  • 임베딩 생성: 질문과 문서를 BERT와 같은 모델을 통해 임베딩 벡터로 변환합니다.
  • 유사도 평가: 임베딩 벡터 간의 유사도를 코사인 유사도나 점수 기반 유사도 등의 방법으로 평가합니다.
  • 상위 결과 선택: 유사도 점수에 따라 상위 몇 개의 검색 결과를 선택하여 후속 단계로 전달합니다.

4. Retriever의 응용 사례

RAG 모델에서 Retriever의 정보 검색 및 추출 동작은 다양한 응용 분야에서 사용될 수 있습니다. 몇 가지 주요 응용 사례를 살펴보겠습니다.

4-1. 지식 기반 질의 응답 시스템

지식 기반 질의 응답 시스템은 사용자로부터 입력된 질문에 대해 지식 베이스를 검색하여 관련 정보를 제공하는 시스템입니다. Retriever는 질문을 기반으로 지식 베이스를 검색하고, 관련 정보를 추출하여 Generator에 전달합니다. 이를 통해 사용자는 보다 정확하고 풍부한 정보를 얻을 수 있습니다.

4-2. 고객 서비스 자동화

고객 서비스 자동화 시스템은 고객의 문의에 대해 자동으로 응답하는 시스템입니다. Retriever는 고객의 문의 내용을 분석하고, 관련 정보를 데이터베이스에서 검색하여 추출합니다. 이를 통해 고객의 문의에 빠르고 정확하게 응답할 수 있습니다.

4-3. 의료 정보 제공 시스템

의료 정보 제공 시스템은 환자나 의료 전문가에게 관련 의료 정보를 제공하는 시스템입니다. Retriever는 의료 데이터베이스를 검색하여 질문에 대한 관련 의료 정보를 추출하고, 이를 Generator가 활용하여 응답을 생성합니다. 이를 통해 사용자에게 정확한 의료 정보를 제공할 수 있습니다.

RAG 모델에서 Retriever의 동작

5. 결 론

RAG 모델에서 Retriever는 정보를 검색하고 추출하는 중요한 역할을 수행합니다. 입력 전처리, 질문 변환, 정보 검색, 관련성 평가, 정보 추출, 정보 후처리 등의 단계를 거쳐, 다양한 지식 소스로부터 관련 정보를 검색하고 추출합니다. 이러한 과정을 통해 RAG 모델은 보다 정확하고 다양한 정보를 활용하여 자연스러운 문장을 생성할 수 있습니다.

Retriever의 기술적 구현에서는 TF-IDF, BM25, Dense Retrieval 등의 검색 알고리즘이 사용되며, 다양한 응용 사례에서 활용될 수 있습니다. RAG 모델의 성공적인 구현과 응용을 위해서는 Retriever의 성능이 중요한 역할을 하며, 이를 통해 다양한 도메인에서 혁신적인 정보 제공 시스템을 구축할 수 있습니다.

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