[LLM] RAG 시스템의 아키텍처와 검색 알고리즘

1. RAG 아키텍처(RAG Architecture)

RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템은 크게 두 가지 주요 구성 요소로 이루어집니다.

1️⃣ 리트리버(Retriever): 외부 데이터(문서, 테이블, 채팅 기록 등)에서 관련 정보를 검색

2️⃣ 생성 모델(Generative Model): 검색된 정보를 바탕으로 응답을 생성

• 사용자가 입력한 프롬프트(prompt)가 먼저 리트리버로 전달됨
• 리트리버는 외부 데이터베이스에서 관련성이 높은 정보를 검색
• 검색된 정보가 생성 모델로 전달되며, 이를 바탕으로 최종 응답이 생성

이 구조는 기존의 AI 모델이 단순히 학습된 데이터만으로 답변을 생성하는 방식과는 다릅니다.

• 기존 모델: 미리 학습된 지식을 바탕으로 답변
• RAG 모델: 실시간으로 관련 정보를 검색하여 답변을 생성

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2. RAG 시스템의 발전과 훈련 방식

초기 RAG 논문(Lewis et al., 2020)에서는 리트리버와 생성 모델을 함께 훈련하였습니다. 하지만 최근의 RAG 시스템은 다음과 같이 발전했습니다.

✅ 리트리버와 생성 모델을 별도로 훈련

• 오픈소스 검색 엔진 및 기존 검색 모델을 활용하여 리트리버를 구축
• 다양한 언어 모델을 조합하여 생성 모델을 최적화

✅ 파인튜닝(fine-tuning)을 통해 성능 개선

• 리트리버와 생성 모델을 따로 학습한 후, 전체 RAG 시스템을 파인튜닝하여 성능을 극대화
• 이를 통해 더 정확하고 신뢰성 높은 결과를 생성 가능

📌 RAG 성능의 핵심 요소: 리트리버 품질

• 리트리버가 얼마나 정확하고 빠르게 관련 정보를 검색할 수 있는가가 RAG의 성능을 좌우
• 리트리버는 색인화(Indexing)와 질의(Querying)라는 두 가지 기능을 수행
  • 색인화: 문서를 저장하고 빠르게 검색할 수 있도록 준비하는 과정
  • 질의(Querying): 사용자의 입력을 기반으로 가장 관련성이 높은 데이터를 찾아 반환

✅ 리트리버가 얼마나 효과적으로 정보를 검색하는가에 따라, RAG의 성능이 크게 달라질 수 있다!

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3. 검색 알고리즘(Retrieval Algorithms)

RAG에서 사용하는 검색 알고리즘은 기존의 검색 엔진, 추천 시스템, 로그 분석 등의 원리를 활용합니다.

📌 검색(Retrieval) vs. 탐색(Search)

• 검색(Retrieval): 단일 데이터베이스에서 정보를 찾는 것
• 탐색(Search): 다양한 시스템에서 정보를 찾는 것

3.1 검색 알고리즘의 핵심 원리

• 검색 알고리즘은 문서의 관련성을 평가하여 순위를 매기는 방식으로 작동
• RAG 시스템은 검색 성능을 최적화하기 위해 다양한 방법을 활용

3.2 주요 검색 알고리즘

🔹 용어 기반 검색(Term-Based Retrieval)

• 특정 키워드나 검색어가 문서 내에 얼마나 많이 등장하는지를 기준으로 검색
• 전통적인 검색 엔진(예: TF-IDF, BM25)에서 주로 사용됨

🔹 임베딩 기반 검색(Embedding-Based Retrieval)

• 문서와 검색어를 벡터 공간에 매핑한 후, 유사도를 계산하여 검색
• 딥러닝과 자연어 처리(NLP) 모델을 활용하여 보다 정교한 검색 가능

📌 예제

• 용어 기반 검색: "AI 연구 논문"이라는 키워드를 포함하는 문서를 검색
• 임베딩 기반 검색: "최신 AI 기술 동향"이라는 질문이 주어졌을 때, 의미적으로 관련성이 높은 논문 검색

✅ 최근에는 용어 기반 검색과 임베딩 기반 검색을 결합하여 더 정교한 검색 시스템을 구축

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4. RAG의 효과적인 활용을 위한 검색 최적화

💡 문서 분할(Document Chunking)의 필요성

• 문서 크기가 너무 크면 검색이 비효율적이므로, 적절한 크기로 분할(Chunking)하여 검색 성능을 향상
• RAG는 검색된 텍스트 조각(chunks)을 생성 모델이 이해할 수 있도록 가공

💡 검색 최적화의 중요성

• 검색된 정보가 정확할수록 생성 모델의 성능이 향상
• 검색 성능을 높이기 위해 색인화 방법 최적화, 벡터 임베딩 개선, 파인튜닝된 검색 모델 활용

✅ RAG 성능 최적화를 위해 검색 시스템을 지속적으로 개선해야 한다!

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5. 결론: RAG는 검색과 생성의 결합을 통해 강력한 AI 시스템을 구축한다

📌 핵심 정리

✔️ RAG는 리트리버(Retriever)와 생성 모델(Generative Model)로 구성

✔️ RAG 성능의 핵심은 리트리버의 품질 (정확한 정보 검색이 중요)

✔️ 검색 알고리즘은 용어 기반 검색(TF-IDF, BM25)과 임베딩 기반 검색으로 나뉨

✔️ 검색 성능을 높이기 위해 문서 분할(Chunking)과 최적화 기법 활용 필요