인공지능이 점점 개선된 버전이 나오면서 이제는 조금씩 줄어들고 있긴 하지만, 여전히 환각 증상, 즉 할루시네이션이 문제가 되고 있습니다. 마치 거짓말을 하는 것처럼 사실과는 다른 정보가 인공지능의 답변 군데군데 들어가 있는 것입니다. 이 현상을 줄여주는 방법으로 RAG와 RIG가 있다고 하는데요. 무엇인지 같이 알아봅시다.
RAG RIG 에 대하여
RAG(Retrieval-Augmented Generation)와 RIG(Retrieval-Integrated Generation)는 LLM(대규모 언어 모델)의 성능을 향상시키고 인공지능의 환각 증상(할루시네이션)을 줄이기 위한 기술입니다.
RAG란?
RAG는 답변 생성 전에 외부 데이터베이스에서 관련 정보를 검색하여 프롬프트에 추가하는 방식입니다. 예를 들어, “미국과 중국의 이산화탄소 배출량을 비교해줘”라는 질문에 대해 RAG는 먼저 관련 데이터를 검색한 후 이를 바탕으로 응답을 생성합니다.
RIG란?
RIG는 답변을 생성하는 과정에서 실시간으로 외부 데이터베이스와 상호작용하며 필요한 정보를 검색하고 삽입하는 방식입니다. 예를 들어 “2023년 서울의 평균 기온이 얼마인가”라는 질문에 대해 RIG는 답변 생성 중에 ‘서울의 2023년 기온 데이터’를 외부 데이터베이스에서 검색하여 결과를 답변에 포함시킵니다.
할루시네이션 감소 효과
RAG와 RIG는 다음과 같은 방식으로 할루시네이션을 줄입니다.
- 정확성 향상: 외부 데이터베이스의 최신 정보를 활용하여 더 정확한 답변을 생성합니다.
- 실제 데이터 기반: 모델의 상상이 아닌 실제 데이터에 기반한 응답을 생성함으로써 허구의 정보 생성을 줄입니다.
- 최신 정보 반영: 지속적으로 업데이트되는 외부 소스를 활용하여 최신 정보를 제공할 수 있습니다.
- 맥락 이해 개선: 관련 정보를 프롬프트에 추가하거나 실시간으로 삽입함으로써 질문의 맥락을 더 잘 이해하고 적절한 응답을 생성합니다.
- 선택적 정보 활용: RIG의 경우, 필요한 특정 정보만을 선택적으로 검색하고 즉시 반영할 수 있어 더욱 정확한 답변을 제공합니다.
맺음말
AI 모델이 단순히 학습된 데이터에만 의존하지 않고 외부 지식을 활용하여 응답을 생성하도록 함으로써, 더 신뢰할 수 있고 정확한 결과를 제공합니다. 그러나 여전히 완벽하지 않을 수 있으므로, 전문가의 검토와 검증 과정이 필요하다는 것은 유념해야 합니다.