검색증강생성(RAG) 원리와 한계 환각현상 개선 가능성

생성형 AI가 비즈니스 운영에 통합될 때 겪는 주요 문제 중 하나는 "환각(hallucination)"입니다. 생성 AI 모델은 실제 지능이 없이 데이터를 예측하는 기계에 불과하기 때문에 때로는 심각하게 잘못된 정보를 출력할 수 있습니다. 예를 들어, 월스트리트 저널의 보고에 따르면, 마이크로소프트의 생성 AI는 존재하지 않는 회의 참석자를 만들어내고, 실제로 논의된 적 없는 주제에 대해 이야기하는 등의 오류를 범했습니다.

현재 트랜스포머 기반 모델 아키텍처로는 이러한 환각 문제를 완전히 해결할 수 없다는 것이 널리 알려져 있습니다. 그럼에도 불구하고, 많은 AI 벤더들이 검색증강생성(Retrieval Augmented Generation, RAG)이라는 기술을 통해 환각을 없앨 수 있다고 주장합니다. 예를 들어, Squirro는 자사의 생성형 AI가 모든 정보의 출처를 추적할 수 있어 '제로 환각'을 보장한다고 강조합니다. SiftHub도 비슷한 주장을 펼치면서, RAG 기술과 산업 특화 지식을 바탕으로 훈련된 모델이 개인화된 응답을 제공하며 환각을 일으키지 않는다고 설명합니다.

RAG의 원리와 한계

RAG의 원리

RAG는 데이터 과학자 패트릭 루이스에 의해 개발된 기술로, 생성형 AI 모델이 특정 질문에 대해 관련 문서를 검색한 후, 그 맥락에서 답변을 생성하도록 설계되었습니다. 이 기술은 주로 "지식 집약적" 시나리오에서 활용됩니다. 예를 들어, "작년에 슈퍼볼에서 누가 이겼는지"와 같은 직접적이고 구체적인 정보 요구에 대해 효과적으로 대응할 수 있습니다. RAG는 키워드 기반 검색을 통해 질문과 관련된 문서를 빠르게 찾아내고, 해당 문서의 정보를 바탕으로 보다 정확한 답변을 생성하는 데 도움을 줍니다.

검색증강생성(RAG) 원리 생성형 AI의 신뢰성 향상과 산업 분야 적용 사례

RAG의 한계

1. 추론 집약적 작업에서의 한계: RAG는 단순한 사실 조회에는 유용하지만, 복잡한 추론을 필요로 하는 질문에는 한계를 보입니다. 예를 들어, 프로그래밍 문제 해결이나 고급 수학 문제와 같이 특정 문서에서 직접적인 답을 찾기 어려운 경우, RAG는 충분히 효과적이지 않을 수 있습니다. 이런 상황에서는 문제 해결에 필요한 추상적인 개념이나 규칙을 이해하고 적용해야 하는데, RAG가 검색한 문서만으로는 이를 충분히 수행하기 어렵습니다.
2. 문서의 내용 무시: RAG를 사용하는 AI 모델은 때때로 검색된 문서의 내용을 완전히 무시하고 자체 메모리(트레이닝 데이터에서 학습한 정보)를 바탕으로 답변을 생성할 수 있습니다. 이는 특히 문서가 길고 복잡하거나, 문서 내에서 직접적인 답변을 찾기 어려운 경우 더욱 자주 발생할 수 있습니다.
3. 하드웨어 자원과 비용: RAG를 효과적으로 구현하기 위해서는 상당한 하드웨어 자원이 필요합니다. 검색해야 하는 문서의 양이 많거나, 실시간으로 빠르게 대응해야 하는 상황에서는 특히 더 높은 성능의 컴퓨터나 서버가 필요하며, 이는 고비용을 수반합니다. 또한, 필요한 처리 능력과 메모리 사용량이 늘어남에 따라 전력 소비도 증가하게 됩니다.

RAG는 특정 상황에서 생성 AI의 성능을 향상시키는 데 유용한 도구일 수 있지만, 위와 같은 한계들로 인해 모든 시나리오에서 완벽하게 작동하는 만능의 솔루션이 아닙니다. 이러한 한계를 인식하고, 각각의 사용 사례에 맞는 최적의 도구를 선택하는 것이 중요합니다. AI 기술의 지속적인 발전과 함께, RAG 기술도 개선될 여지가 많으며, 미래에는 이러한 한계를 극복할 수 있는 새로운 접근법이 개발될 수 있습니다.

미래의 RAG 개선 가능성

RAG 기술의 현재 한계와 개선 노력

RAG 기술은 생성형 AI에서 환각 문제를 줄이는 데 중요한 역할을 하지만, 완벽한 해결책은 아닙니다. 현재 RAG는 특정 정보를 검색하여 응답을 생성할 때 유용하지만, 추론이 복잡한 작업에서는 한계를 보입니다. 이를 개선하기 위한 여러 연구가 진행 중입니다:

1. 문서 활용 향상: 연구자들은 AI 모델이 검색된 문서를 보다 효과적으로 활용할 수 있도록 훈련하는 방법을 개발하고 있습니다. 이는 모델이 문서의 내용을 더 정확하게 이해하고 필요한 정보를 추출하여 환각을 줄이는 데 도움이 됩니다.
2. 불필요한 검색 방지: 모델이 필요 없는 경우에 검색을 수행하지 않도록 조정하는 기술도 개발되고 있습니다. 이는 자원의 낭비를 줄이고, 효율성을 높이는 데 기여합니다.
3. 대규모 문서 데이터베이스의 효율적 인덱싱: 문서의 대량 데이터를 보다 효과적으로 관리하고 검색 성능을 향상시키기 위한 기술이 개발되고 있습니다. 이를 통해 AI가 필요한 정보를 더 빠르고 정확하게 찾아낼 수 있습니다.
4. 추상적 개념 기반 검색: 특히 수학 문제 해결과 같이 복잡한 추론이 필요한 작업에서는 문서 검색을 추상적인 개념을 기반으로 수행할 수 있는 기술이 요구됩니다. 이는 현재의 키워드 기반 검색 방식을 넘어서는 발전이 필요함을 의미합니다.

미래 전망

이러한 개선 노력들이 성공적으로 이루어질 경우, RAG는 생성형 AI에서 환각을 더욱 효과적으로 줄이는 도구로서의 역할을 강화할 것입니다. 또한, 이 기술의 발전은 AI가 다양한 산업과 분야에서 더 신뢰성 있고 정확하게 활용될 수 있는 기반을 마련할 것입니다.

RAG 기술은 계속해서 진화하고 있으며, 이러한 진화는 생성형 AI의 환각 문제뿐만 아니라 정보 검색과 처리의 전반적인 효율성을 향상시킬 것으로 기대됩니다. 그러나 AI 벤더들이 제공하는 '환각 없는' 솔루션에 대해서는 신중한 검토와 접근이 필요하며, RAG의 한계와 개선 가능성을 이해하는 것이 중요합니다. AI 기술의 발전과 함께 이러한 과제들이 어떻게 해결될지 지켜보는 것이 필요합니다.

검색 강화 생성(Retrieval Augmented Generation, RAG)