RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템을 고도화하기 위한 몇 가지 핵심 기술과 방법

검색 개선 기술

1. 하이브리드 검색: 벡터 기반 검색과 키워드 검색을 결합하여 정확도를 높입니다.
2. 의미론적 청킹: 문서를 의미 있는 섹션으로 나누어 컨텍스트를 보존하고 노이즈를 줄입니다.
3. 다중 쿼리 기법: 사용자 쿼리를 여러 방식으로 재구성하여 검색 안정성을 높입니다.
4. 그래프 기반 검색: 지식 그래프를 활용해 복잡한 관계를 파악하고 다중 홉 추론을 수행합니다.

생성 개선 기술

1. 주의 기반 융합: 검색된 데이터의 관련성에 따라 동적으로 가중치를 부여합니다.
2. 다중 홉 추론: 복잡한 쿼리를 작은 하위 질문으로 분해하여 단계적으로 해결합니다.
3. RAFT(Retrieval-Augmented Fine-Tuning): 파인튜닝과 RAG의 장점을 결합하여 더 정확한 응답을 생성합니다.

데이터 품질 향상

1. 데이터 구조화: 잘 정리되고 명확하게 포맷된 데이터를 사용하여 청킹과 검색 효율을 높입니다.
2. 메타데이터 활용: 문서의 출처, 타임스탬프, 주제 레이블 등을 활용하여 검색 정확도를 개선합니다.
3. 데이터 큐레이션: 주기적으로 데이터를 검토하고 업데이트하여 최신성과 정확성을 유지합니다.

시스템 최적화

1. 재순위화: 검색 결과를 관련성 점수에 따라 우선순위를 지정합니다.
2. 쿼리 변환: 복잡한 질문을 여러 단계의 하위 질문으로 분해하여 처리합니다.
3. 벡터 임베딩 길이 조정: 임베딩 차원을 최적화하여 검색 성능과 효율성을 개선합니다.

이러한 고급 RAG 기술들을 적용하면 챗봇의 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 특히 데이터 품질 관리, 다중 쿼리 접근법, 그리고 맥락 기반 재순위화에 중점을 두는 것이 효과적입니다