[GPT]검색 증강 생성(RAG) 및 파인 튜닝(Fine-Tuning)

"검색 증강 생성(RAG: Retrieval-Augmented Generation)"은 최근 자연어 처리(NLP) 및 생성형 AI 분야에서 중요한 기법으로 자리 잡고 있습니다. 이 방식은 기존의 언어 모델이 단순히 학습된 데이터만을 바탕으로 응답을 생성하는 것과 달리, 외부 데이터베이스 또는 문서에서 실시간으로 정보를 검색한 후, 이를 기반으로 답변을 생성합니다. 즉, RAG는 검색(Search)과 생성(Generation)의 조합으로, 더욱 정확하고 시의성 있는 응답을 생성할 수 있습니다.

RAG의 구조

 

▣ 1) 검색 단계

RAG의 첫 번째 단계는 외부 데이터 소스(예: 데이터베이스, 웹, 사전 구축된 문서 저장소 등)에서 관련 정보를 검색하는 과정입니다. 이때 사용되는 기술은 기존의 검색 시스템과 유사하며, 질의(Query)와 일치하는 문서를 찾아내는 역할을 합니다. 이 문서들은 대부분 사용자의 질문에 대한 잠재적인 답을 포함하고 있으며, 모델이 보다 정확한 답변을 생성할 수 있도록 도와줍니다.

 

▣ 2) 생성 단계

검색된 정보는 AI 언어 모델로 전달되어, 이 데이터를 활용해 자연어 답변을 생성합니다. GPT-3, GPT-4 같은 생성형 AI는 이러한 검색된 정보를 바탕으로 답변을 작성하며, 이때 답변은 검색된 내용과 모델 자체의 언어 지식이 결합되어 이루어집니다.

이 과정 덕분에 RAG는 기존 생성형 AI보다 신뢰성 있고 풍부한 답변을 제공할 수 있으며, 특히 최신 정보를 필요로 하는 상황에서 유용하게 사용됩니다.

파인 튜닝(Fine-Tuning)

 

파인 튜닝은 이미 사전 학습된 대형 AI 모델을 특정 작업이나 도메인에 맞게 재학습시키는 과정입니다. RAG 모델 역시 이러한 파인 튜닝 과정을 통해 특정 도메인에서 더욱 정확한 검색 및 생성을 할 수 있게 됩니다.

 

파인 튜닝의 주요 단계는 다음과 같습니다:

▣ 1) 데이터 준비

특정 도메인에 맞는 대규모 텍스트 데이터를 수집하고 정제합니다. 예를 들어 법률 문서를 바탕으로 법률 전문 AI를 만들고자 한다면, 관련 법률 문서들을 수집하여 모델을 학습시킵니다.

 

▣ 2) 모델 학습

준비된 데이터를 바탕으로 기존의 대형 언어 모델을 재학습합니다. 이 과정에서 모델은 특정 도메인에 대한 이해를 높이고, 더 전문화된 답변을 생성할 수 있게 됩니다.

 

▣ 3) 평가 및 최적화

학습된 모델을 평가하여 성능을 측정하고, 필요에 따라 최적화 과정을 거칩니다.

RAG와 파인 튜닝의 결합

 

RAG는 단순한 정보 검색이 아니라, AI가 실시간으로 관련 정보를 반영해 생성형 답변을 내놓는 데에 강점이 있습니다. 여기에 특정 도메인 지식을 더하기 위해 파인 튜닝을 적용하면, 특정 산업이나 도메인에서 더욱 전문적이고 신뢰성 있는 응답을 제공할 수 있습니다.
이러한 방식은 법률, 금융, 의료 등 전문적인 지식이 필요한 분야에서 특히 강력한 성능을 발휘합니다.