AI, 왜 이렇게 똑똑해졌을까?
최근 AI 기술의 발전 속도가 놀라울 정도로 빠릅니다. 여러분이 대화형 AI를 사용하며 느낀 "이거 정말 사람 같다!"라는 감탄 뒤에는 다양한 기술이 결합되어 있습니다. 그중에서도 LLM(Large Language Model)과 RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 AI가 더욱 똑똑해지는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 이 블로그에서는 LLM과 RAG가 무엇인지, 그리고 이들이 어떻게 AI를 더 유용하고 강력하게 만드는지 쉽고 자세히 설명해보겠습니다.
1. LLM, 대규모 언어 모델이란?
LLM(Large Language Model)은 대규모 텍스트 데이터를 학습하여 자연어를 이해하고 생성할 수 있는 AI 모델입니다.
이 모델들은 단순한 문장 완성을 넘어 사람처럼 대화하고 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다.
LLM의 특징
- 방대한 학습 데이터: 인터넷에 존재하는 수많은 텍스트 데이터를 바탕으로 학습합니다.
- 문맥 이해: 단어 하나하나가 아니라 문장의 전체 맥락을 이해하려고 합니다.
- 창의적 텍스트 생성: 질문에 답하거나 소설 같은 글을 창작할 수도 있습니다.
ex. 예시 : 사용자가 "프랑스 혁명이 언제 일어났어?"라고 물으면,
LLM은 학습 데이터를 바탕으로 "1789년에 시작되었습니다."라고 답할 수 있습니다.
LLM의 한계
하지만 LLM에도 한계는 있습니다.
예를 들어, 학습된 데이터 이후의 최신 정보에 대한 답변은 제공하기 어렵습니다. 여기서 등장하는 것이 바로 RAG입니다.
2. RAG, 정보 검색으로 한계를 넘다
RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 LLM의 한계를 보완하기 위해 개발된 기술입니다.
간단히 말하면, RAG는 "필요한 정보를 검색해서 답변을 더 정확하게 만들어주는 AI"입니다.
RAG의 작동 방식
- 질문 입력: 사용자가 AI에게 질문을 던집니다.
- 정보 검색: AI가 외부 데이터베이스에서 질문과 관련된 자료를 검색합니다.
- 응답 생성: 검색된 정보를 바탕으로 LLM이 최적의 답변을 생성합니다.
ex. 예시 : 사용자가 "2024년 올림픽 개최지는 어디야?"라고 묻는다면,
RAG는 최신 데이터베이스에서 "2024년 올림픽은 파리에서 열립니다."라는 정보를 검색한 후,
이를 기반으로 답변합니다.
3. LLM과 RAG, 함께라면 더 강력하다
LLM은 이미 학습한 데이터를 바탕으로 창의적이고 유연한 답변을 생성하는 데 강점이 있습니다. 그러나 최신 정보나 특정 도메인에 대한 세부적인 지식을 요구하는 경우 RAG가 검색 기능을 통해 이를 보완합니다.
3-1. LLM + RAG의 시너지
- 정확성 : RAG가 신뢰할 수 있는 정보를 제공하여 LLM이 더 정확한 답변을 생성.
- 확장성 : RAG를 통해 최신 정보나 특정 전문 지식에 접근 가능.
- 효율성 : LLM은 항상 최신 정보를 학습할 필요 없이 RAG의 검색 결과를 활용.
4. LLM과 RAG의 활용 사례
(1) 고객 지원
기업들은 FAQ 데이터를 기반으로 고객의 질문에 실시간으로 답변하는 챗봇을 만듭니다.
- 예: "환불 정책이 어떻게 되나요?"라는 질문에 관련 문서를 검색해 정확히 답변.
(2) 의료 분야
RAG를 통해 최신 의학 논문을 검색하고, LLM이 환자에게 적합한 정보를 제공.
- 예: "이 약의 부작용은 무엇인가요?"
(3) 교육 및 학습
학생들이 질문하면 RAG가 학습 자료를 검색하고, LLM이 쉽게 이해할 수 있도록 답변을 작성.
- 예: "뉴턴의 운동 법칙을 간단히 설명해줘."
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