검색 증강 생성(RAG)
RAG는 검색 증강 생성을 의미합니다. 이 약어는 핵심 원칙을 강조합니다. 즉, 라이브 또는 자주 업데이트되는 데이터를 검색하여 상황에 맞는 답변을 제공함으로써 기본 AI 시스템이나 AI 모델을 보강한다는 것입니다.
검색 증강 생성(RAG)이란 무엇인가요?
검색 증강 생성(RAG)은 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하는 워크플로에 외부에서 사용 가능한 데이터(종종 독점적이거나 도메인별)를 통합하는 생성 AI의 효과적인 기술로 떠올랐습니다. RAG는 관련 컨텍스트를 검색하고 요청 직전에 추가 프롬프트 컨텍스트를 추가합니다. 이를 통해 훈련 데이터 세트만 활용할 수 있었던 단독 모델보다 AI 응답의 효율성과 정확성이 훨씬 높아집니다.
RAG는 무엇에 사용되나요?
RAG는 AI의 근본적인 과제, 즉 기본 LLM이 오래된 정보로 훈련된 경우에도 정적 모델을 최신 및 가장 관련성 있는 데이터로 유지하는 방법을 해결하는 데 사용됩니다. 일반적인 RAG 응용 프로그램은 다음과 같습니다.
- 고객 지원: AI 기반 챗봇은 최신 제품 매뉴얼, 시스템 상태 정보, 고객 내역을 검색하여 더 빠르고 맞춤화된 해결책을 제공합니다.
- 실시간 분석: 기업은 금융 시장 피드, 소셜 미디어 트렌드, 사물 인터넷(IoT) 장치 스트림을 활용하여 의사 결정의 정확성을 높입니다.
- 지식 관리: 내부 위키, 연구 아카이브 및 기타 콘텐츠 저장소는 AI 모델이 학습에만 저장할 수 없는 중요한 참고 자료를 제공합니다.
생성 AI 사용 사례에서 RAG의 작동 방식
대부분의 생성 AI 모델은 고정된 학습 주기 동안 정보를 학습합니다. 훈련이 종료되면 모델은 특정 시점까지 또는 특정 데이터 제약 조건 내에서만 지식을 유지합니다. RAG는 추론 시점, 즉 사용자 쿼리가 도착하는 순간에 외부 소스에서 최신의 관련성 있는 데이터를 가져와서 해당 지식을 확장합니다.
- 검색: 이 시스템은 업데이트된 정보가 들어 있는 저장소에서 가장 관련성이 높은 문서, 데이터베이스 항목 또는 벡터 임베딩을 식별합니다.
- 증가: 이 모델은 검색된 콘텐츠를 추가적인 "프롬프트" 또는 컨텍스트로 사용하여 기본 학습 데이터와 완벽하게 통합합니다.
- 세대: 정적 모델만으로는 복제할 수 없는 방식으로 최신 데이터나 도메인별 데이터를 보강하여 최종 응답을 생성합니다.
RAG 코퍼스 관리
RAG가 안정적으로 기능하려면 조직에서 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터로 구성된 업데이트된 코퍼스를 유지 관리해야 하며, 벡터 데이터베이스나 지식 그래프를 통해 쉽게 접근할 수 있어야 합니다. 이 코퍼스를 적절하게 관리하려면 데이터 수집, 정리, 내장, 인덱싱이 필요하며, 검색 엔진이 상황에 맞는 정보를 빠르게 분리할 수 있어야 합니다.
RAG가 중요한 이유
- 문맥적 정확성 : RAG는 실시간 또는 조직별 데이터에 맞춰 응답을 조정함으로써 AI 모델이 실제 상황과 관련 없는 답변을 생성하는 "환각" 현상을 획기적으로 줄입니다.
- 최근 정보: 데이터가 변경될 때마다 비용이 많이 드는 재교육이나 대규모 모델 미세 조정을 필요로 하는 대신, RAG를 사용하면 모델이 요구에 따라 최신 콘텐츠를 쿼리할 수 있으므로 응답 콘텐츠의 품질과 최신성이 향상됩니다.
- 규정 준수: RAG는 사용자 접근 권한에 맞춰 데이터를 선택적으로 검색하도록 지원하여 개인정보 보호 및 데이터 보호 규정을 준수하는 데 도움이 됩니다.
- 비용 효율성: 가장 관련성 높은 데이터만 쿼리 기준으로 검색되므로 저장 및 컴퓨팅 리소스를 더 쉽게 관리할 수 있습니다.
- 더 나은 데이터 보호: 민감한 데이터는 핵심 LLM에서 별도로 검색할 수 있으므로 모델에 포함되지 않아 제일브레이킹이나 모델 도난 시 데이터 유출 위험이 줄어듭니다.
RAG의 미래
컨텍스트 창을 확장하는 등 AI가 발전하면서 모델이 기본적으로 엄청난 양의 텍스트를 고려할 수 있게 되어 소비자에게 RAG의 중요성이 줄어드는 것처럼 보일 수도 있습니다. 그러나 멀티클라우드 환경에 분산된 방대한 양의 데이터를 보유한 기업 수준의 조직의 경우 여전히 빠르게 변화하고 광범위하게 분산된 데이터 소스에 직면해 있습니다. RAG는 모델의 컨텍스트 창을 과부하시키거나 데이터 확산의 위험 없이 가장 관련성 있고 승인된 정보를 선택적으로 활용하여 이러한 과제를 해결합니다. AI가 기업 워크플로에 더욱 깊이 통합됨에 따라 RAG는 시기적절하고 맥락적으로 풍부하며 정확도가 높은 결과물을 제공하는 핵심 전략으로 남을 것입니다.
F5의 엔터프라이즈 AI 배포 방식
F5는 멀티클라우드 환경에서 분산되고 서로 다른 데이터 소스를 AI 모델에 원활하게 연결하여 검색 증강 생성(RAG)에 대한 안전한 연결을 구현하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 기업이 고급 AI 아키텍처를 채택함에 따라 F5는 F5 분산 클라우드 서비스를 사용하여 기업 데이터에 대한 고성능의 안전한 액세스를 보장합니다. 분산 클라우드 서비스는 정책 기반 제어, 통합 웹 애플리케이션 방화벽(WAF), 전송 중 암호화를 지원하여 네트워킹 및 보안에 대한 통합된 접근 방식을 제공합니다. F5는 다양한 저장 위치에서 안전하고 실시간이며 선택적으로 데이터를 검색할 수 있도록 지원하여 기업이 확장성, 지연 시간 및 규정 준수와 관련된 과제를 극복하고 민감한 회사 정보를 보호하면서 AI 모델이 효율적으로 작동하도록 보장합니다.
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