RAG 런타임

 

안녕하세요, 오늘은 RAG(Retrieval-Augmented Generation)의 동작 과정 중 런타임 단계에 대해 자세히 알아보겠습니다. RAG는 대규모 언어 모델(LLM)의 성능을 향상시키는 강력한 기술로, 사전에 준비된 데이터베이스에서 관련 정보를 검색하여 더 정확하고 맥락에 맞는 응답을 생성합니다.

 

이번 글에서는 사전 단계에서 준비된 데이터를 바탕으로 실제 질문에 답변하는 과정을 상세히 살펴보겠습니다. 런타임 단계의 핵심 요소인 리트리버, 프롬프트 구성, LLM 처리 등을 통해 RAG 시스템이 어떻게 효과적으로 작동하는지 이해할 수 있을 것입니다.

 

 

 

1. 사전 단계와 런타임 단계의 이해

• 사전 단계에서 문서 로드 및 청크 분할 과정 설명
• 청크 간 오버랩 설정의 중요성 강조
• 임베딩을 통한 숫자 표현 변환 과정
• 벡터 스토어(DB)에 결과 저장 방법
• 런타임 단계로의 전환 과정 설명

 

2. 사용자 질문 처리와 검색기 역할

• 사용자 질문 입력 시 시스템 동작 설명
• 리트리버(검색기)의 기능 및 작동 방식 소개
• 유사도 계산의 필요성과 중요성 강조
• 다양한 검색 알고리즘 및 방법론 개요
• 가장 관련성 높은 단락 추출 과정 상세 설명

 

3. 임베딩과 유사도 계산 과정

• 질문 임베딩 과정의 필요성 설명
• 다양한 유사도 계산 방법론 소개
• 대량의 단락에서 최적 선택 과정 설명
• 청크 단위 단락 활용 방법 상세화
• 문서 검색 성능 향상의 중요성 강조

 

4. 검색기의 중요성

• 빠르고 정확한 검색기의 필요성 설명
• 불필요한 데이터 처리 방지 방법 소개
• 키워드 검색과 의미 검색의 차이점 비교
• 검색 알고리즘의 역할과 성능 영향 강조
• 리트리버가 전체 시스템에서 차지하는 중요성 설명

 

5. 다양한 검색 알고리즘 소개

• 스파스 리트리버와 덴스 리트리버의 특징 설명
• 각 검색기 유형의 장단점 비교
• 사용 목적에 따른 최적 리트리버 선택 방법
• 기술 발전에 따른 검색 기능 개선 필요성 강조
• 문맥 인식의 중요성과 검색 알고리즘과의 관계 설명

 

6. 프롬프트 구조와 입력 처리

• 문맥 정보 추가의 필요성 설명
• 사용자 질문과 컨텍스트 통합 방법 소개
• LLM에 대한 입력 처리 과정 상세 설명
• 효과적인 프롬프트 구성 방법론 강조
• 다양한 질문 유형에 따른 처리 방식 차이 설명

 

7. 최종 체인의 생성과 동작 과정

• 체인 생성의 일반적인 흐름 설명
• 이전 단계들과의 연결성 강조
• 리트리버와 데이터 흐름 구성 방법 소개
• 질문 처리 방식의 중요성과 영향 설명
• 구현 용이성을 위한 코드 구조 설명

 

8. 사전 단계와 런타임 단계 정리

• 두 단계 간의 상호 관계 설명
• 각 단계에서 수행되는 주요 작업 요약
• 전체 프로세스의 기본 흐름 정리
• 시각적 자료를 통한 이해도 향상 방법
• 기술적 복잡성 해소를 위한 핵심 포인트 정리

 

9. 커뮤니티와 피드백의 중요성

• 사용자와의 효과적인 소통 방식 강조
• 질문 및 피드백 수집의 중요성 설명
• 활발한 정보 교류 문화 조성 방법 소개
• 커뮤니티 기반 학습의 장점 설명

 

10. 다음 단계와 실습 코드 안내

• 후속 영상에서의 실습 코드 실행 중요성 강조
• 강의 전체 흐름과의 연계성 설명
• 향후 학습 방향 및 응용 분야 소개
• 실습을 통한 이해도 향상 방법 제시
• 체계적인 실습 코드 구성의 필요성 설명

 

이렇게 RAG의 런타임 단계에 대해 상세히 알아보았습니다. 이 과정을 통해 사용자의 질문이 어떻게 처리되고, 관련 정보가 어떻게 검색되며, 최종적으로 어떻게 답변이 생성되는지 이해할 수 있었습니다. RAG 시스템의 효과적인 구현을 위해서는 각 단계의 최적화가 중요하며, 특히 검색기의 성능과 프롬프트 구성이 핵심임을 알 수 있었습니다.

 

다음 시간에는 실제 코드를 통해 이러한 개념들을 어떻게 구현하는지 살펴보겠습니다. RAG 기술은 계속 발전하고 있으며, 이를 통해 더욱 정확하고 맥락에 맞는 AI 응답 생성이 가능해질 것입니다. 여러분의 학습 여정에 이 글이 도움이 되었기를 바랍니다. 궁금한 점이나 추가 설명이 필요한 부분이 있다면 언제든 질문해 주세요. 함께 성장하는 AI 커뮤니티를 만들어 나가겠습니다.