R.A.G., 쉽게 결과물을 얻을 수 없는 진짜 이유 🤔

우리가 AI와 머신러닝을 다루면서 ‘결과물’에 대한 기대가 크죠? 하지만, 그 기대와는 달리 결과물이 쉽게 얻어지지 않는 이유는 무엇일까요? 오늘은 'retrieval augmented generation' (R.A.G.)에 관한 이야기를 나누고자 해요. 이 기술이 무엇인지, 그리고 우리가 마주치기 쉬운 문제와 그 해결법에 대해 알아보아요.

R.A.G.는 무엇인가요? 🤔

R.A.G.는 간단히 말해 검색을 통해 정보를 강화하여 생성하는 방식입니다. 어떤 문서와 데이터를 수집한 다음, 그 정보를 바탕으로 원하는 답변을 도출해내는 과정을 거치죠. 이 과정에서 검색, 데이터 수집, 답변 생성이 이루어지는데요, 이런 과정을 통해 우리는 더 유용하고 정확한 정보를 얻을 수 있게 됩니다.

하지만 이 과정에서의 전처리와 서비스 단계로 나누어질 수 있는 작업들이 꽤 많아요. 여기에서의 여러 단계들이 우리가 원하는 결과를 얻기 어렵게 만드는 이유가 될 수 있죠.

전처리 작업은 왜 중요할까요? 🛠️

우리가 R.A.G.를 활용하려면, 첫째로 전처리 단계가 중요합니다. 이 단계에서는 문서를 적재하고, 이를 작은 조각으로 나누어 벡터 데이터베이스에 저장하는 작업을 하게 됩니다. 여기서 만약 문서 하나를 크고 긴 덩어리로 처리한다면, AI가 이해할 수 있는 단위로 나눌 수가 없게 되겠죠. 그래서 문서는 이해하기 쉬운 작은 조각으로 나누어야 합니다.

예를 들어, PDF 문서를 다룰 때 전처리 과정 없이 장황한 문서를 처리하면 사용자가 의도한 질문과는 전혀 다른 정보가 생성될 수 있습니다. 그러니 문서를 문장이나 단락 단위로 나누는 작업은 필수예요. 이 것이 바로 우리의 첫 단추라는 것입니다!

후반부에서의 서비스 단계, 어떻게 진행될까요? 🚀

후반부 서비스 단계에서 우리가 처리해야 하는 일은 무엇인지 궁금하시죠? 이 단계는 사용자가 질문을 하면, 그 질문에 기반하여 적절한 정보를 검색하고 답변을 생성하는 과정입니다. 이 과정 또한 스무스하게 진행되려면 사전에 설정된 전처리 과정이 탄탄해야 해요.

사용자가 질문을 입력하면, 처음에는 임베딩 처리를 통해 질의를 데이터로 변환해야 해요. 그 다음에는 리트리버를 통해 관련된 문서 내용을 검색합니다. 마치 우리가 도서관에서 정보를 찾아보는 것처럼요! 이 과정이 매끄럽지 않으면 최종적으로 도출된 답변 역시 신뢰도를 잃게 되고, 사용자가 원하는 정보에 도달하기 쉽지 않아지기 때문이에요. 😅

다양한 로더들, 어떤 걸 선택해야 할까요? 🗂️

R.A.G.를 잘 활용하고 싶다면 그에 맞는 적절한 로더를 선택하는 것이 중요해요. 여러 가지 로더 중 PDF 로더와 같은 것이 대표적입니다. 로더는 다양한 문서 형식을 통합하여 쉽게 불러올 수 있도록 도와주죠.

예를 들어, **피츠(Pytesseract)**는 속도가 상당히 빠르고 인코딩 처리도 잘 되는 편이에요. 하지만 PDFs를 읽을 때 문장이 제대로 읽히지 않는 경우도 있으니, 그 점은 주의가 필요합니다! 또, PI PDF 로더는 속도가 준수하면서도 한글 인코딩도 잘 처리해줘요. 따라서 자신의 필요에 맞는 로더를 잘 선택하는 것이, 처음부터 프로젝트를 성공적으로 수행하는 핵심입니다! ✨

어떻게 실질적으로 적용할 수 있을까요? 💡

실제 R.A.G.를 프로젝트에 적용할 때, 실패 사례들을 회피하기 위한 팁들을 몇 가지 소개할게요.

메타데이터 설정하기: 페이지 번호나 파일명 같은 메타데이터는 반드시 추가해야 해요. 이 정보를 통해 사용자는 결과물의 신뢰도를 더욱 확실히 할 수 있답니다.
비효율적인 요소 제거하기: 여러 자료들을 크래핑할 때, 불필요한 정보들(예: 라이센스 고지)을 미리 제거해주면 나중에 검색 결과가 더 깔끔해져요.
긴 문서의 단락 나누기: 하나의 긴 문서를 전처리할 때, 소제목 나누기 등의 방법을 통해 데이터의 통일성을 유지해야 해요. 그래야 검색에서 원하는 정보를 더 잘 찾을 수 있죠.

마무리하며 ✨

R.A.G.를 잘 활용하는 데에는 다양한 단계와 고민이 필요합니다. 하지만 그 과정 속에서 실패를 두려워 말고, 계속해서 시도해보는 것이 중요하죠. 경험을 통해 얻어지는 것들이 한두 가지가 아닙니다.

여러분이 오늘 이 글을 통해 R.A.G.에 대해 많은 인사이트를 얻으시길 바라며, 최종적으로 실험과 경험이 여러분의 성공을 만드는 밑거름이 되길 바랍니다. 언제나 도전하는 자세를 잃지 마세요! 🙌

728x90