AutoRAG 사용시 주의사항 (2)

 

1. AutoRAG에서 지원하는 주요 모듈:

 

12가지 모듈은 정확히 명시되어 있지 않지만, 일반적인 RAG 파이프라인의 주요 구성 요소들을 포함할 것으로 추정됩니다. 일반적으로 RAG 파이프라인에서 사용되는 주요 모듈들은 다음과 같습니다:

 

(1) 문서 로더 (Document Loader): 다양한 형식의 문서를 로드합니다.

 

(2) 텍스트 분할기 (Text Splitter): 긴 문서를 적절한 크기의 청크로 분할합니다.

 

(3) 임베딩 모델 (Embedding Model): 텍스트를 벡터로 변환합니다.

 

(4) 벡터 저장소 (Vector Store): 임베딩된 벡터를 저장하고 검색합니다.

 

(5) 검색기 (Retriever): 관련 문서를 검색합니다.

 

(6) 재순위화 모듈 (Reranker): 검색된 문서의 순위를 조정합니다.

 

(7) 프롬프트 템플릿 (Prompt Template): LLM에 전달할 프롬프트를 생성합니다.

 

(8) 언어 모델 (Language Model): 최종 응답을 생성합니다.

 

(9) 답변 생성기 (Answer Generator): LLM의 출력을 처리하여 최종 답변을 생성합니다.

 

(10) 메모리 모듈 (Memory): 대화 기록을 관리합니다.

 

(11) 평가 모듈 (Evaluator): 생성된 답변의 품질을 평가합니

다.

(12) 후처리 모듈 (Postprocessor): 생성된 답변을 정제하거나 포맷팅합니다.

 

AutoRAG는 이러한 모듈들의 다양한 조합을 자동으로 평가하여 최적의 RAG 파이프라인을 찾아냅니다. 이를 통해 사용자는 수동으로 모든 조합을 테스트할 필요 없이 효율적으로 최적의 파이프라인을 구성할 수 있습니다.

 

2. RAG 파이프라인중 핵심적인 모듈:

 

AutoRAG의 12가지 모듈 중 가장 인기 있는 것들을 정확히 순위화하기는 어렵지만, RAG 파이프라인에서 핵심적인 역할을 하는 몇 가지 주요 모듈을 꼽을 수 있습니다:

 

(1) 임베딩 모델 (Embedding Model): 텍스트를 벡터로 변환하는 핵심 모듈로, 검색의 기반이 됩니다.

 

(2) 검색기 (Retriever): 관련 문서를 효과적으로 검색하는 중요한 모듈입니다.

 

(3) 언어 모델 (Language Model): 최종 응답을 생성하는 핵심 모듈입니다.

 

(4) 재순위화 모듈 (Reranker): 검색된 문서의 순위를 조정하여 정확도를 높입니다.

 

(5) 텍스트 분할기 (Text Splitter): 긴 문서를 적절한 크기로 분할하여 검색 효율을 높입니다.

 

이러한 모듈들은 RAG 파이프라인의 성능에 직접적인 영향을 미치기 때문에 많은 관심과 최적화 노력이 집중되는 편입니다. AutoRAG는 이러한 모듈들의 다양한 조합을 자동으로 평가하여 최적의 파이프라인을 찾아내는 것이 주요 기능입니다.

 

3. 데이터셋의 특성에 따라 효과:

 

AutoRAG의 각 모듈은 데이터셋의 특성에 따라 효과가 다를 수 있습니다. 일반적으로 다음과 같은 경향이 있습니다:

 

(1) 임베딩 모델:

 

도메인 특화 데이터셋에는 해당 분야에 특화된 임베딩 모델이 효과적입니다.

일반적인 데이터셋에는 범용 임베딩 모델(예: BERT)이 잘 작동합니다.

 

(2) 검색기(Retriever):

 

긴 문서가 많은 데이터셋에는 밀집 검색(Dense Retrieval)이 효과적입니다.

짧은 문서나 키워드 중심 데이터셋에는 BM25와 같은 희소 검색이 유용할 수 있습니다.

 

(3) 재순위화 모듈(Reranker):

 

복잡한 질의가 많은 데이터셋에서 특히 효과적입니다.

검색 결과의 정확도를 높이는 데 도움이 됩니다.

 

(4) 텍스트 분할기(Text Splitter):

 

긴 문서가 많은 데이터셋에서 중요합니다.

문서의 구조와 내용에 따라 적절한 분할 방식을 선택해야 합니다.

 

(5) 언어 모델(LLM):

 

도메인 특화 데이터셋에는 해당 분야에 맞게 파인튜닝된 모델이 효과적입니다.

일반적인 데이터셋에는 GPT와 같은 범용 모델이 잘 작동합니다.

 

AutoRAG는 이러한 모듈들의 다양한 조합을 자동으로 평가하여 특정 데이터셋에 가장 적합한 파이프라인을 찾아냅니다. 따라서 사용자는 자신의 데이터셋 특성을 잘 이해하고, AutoRAG를 통해 최적의 조합을 찾는 것이 중요합니다.