"New technique makes RAG systems much better at retrieving the right documents"라는 제목의 VentureBeat 기사에서는

Retrieval Augmented Generation (RAG) 시스템의 중요한 발전에 대해 다루고 있습니다.

이 기술은 다양한 애플리케이션에서 대형 언어 모델(LLMs)의 성능 향상에 중대한 역할을 합니다.

주요 개선 사항은 다음과 같습니다.

RAG 시스템의 정확성과 효율성을 높이기 위해 여러 가지 고급 방법론을 통합하는 새로운 기법이 제안되었습니다.

지식 그래프와 GraphRAG:

이 기사는 RAG 시스템을 강화하는 방법으로 지식 그래프의 사용을 강조합니다.

이 접근 방식은 GraphRAG로 알려져 있습니다.

GraphRAG는 지식 그래프의 구조화된 관계를 활용하여 더 세분화되고 맥락을 이해하는 정보를 검색할 수 있습니다.

전통적인 벡터 기반 RAG와는 달리, GraphRAG는 엔티티 간의 관계를 탐색하고, 계층을 이해하며, 복잡한 의존성을 포착할 수 있어 더욱 높은 정확도와 더 나은 설명 가능성을 제공합니다.

고급 검색 메커니즘:

새로운 기술은 멀티 모달 문서 파싱 및 멀티 모달 임베딩 모델을 포함합니다.

이 모델들은 텍스트와 비텍스트 요소(예: 이미지 및 표)의 의미적 맥락을 공유 임베딩 공간으로 매핑하여 RAG 파이프라인의 색인 생성 및 검색 단계를 개선합니다.

향상된 쿼리 정렬:

개발자들은 쿼리가 문서 저장소와 잘 맞도록 하기 위한 기술을 사용하고 있습니다.

예를 들어, LLM은 사용자의 쿼리에 대한 합성 답변을 생성하고, 이 임베딩을 사용하여 관련 정보를 포함한 문서를 검색할 수 있습니다.

이렇게 하면 검색된 데이터가 사용자 쿼리와 더 관련성이 높아집니다.

사고사슬 프롬프트:

사고사슬과 함께 검색을 교차하는 기술(IRCoT)과 Retrieval Augmented Thought (RAT)는 이전에 회상된 정보를 바탕으로 검색 과정을 안내하는 사고사슬 프롬프트를 사용합니다.

이는 논리적 추론과 여러 출처의 정보를 통합 요구하는 복잡한 쿼리를 처리하는 데 도움이 됩니다.

보안과 설명 가능성:

지식 그래프와 고급 검색 메커니즘의 통합은 보안 및 설명 가능성을 강화합니다.

GraphRAG를 통해 보안 규칙을 적용하고 AI 출력의 투명성과 신뢰성을 보장하기가 더욱 용이해집니다.

실용적인 응용 프로그램:

개선된 RAG 시스템은 특히 기업에 유익하여, 기업이 자체 데이터에 AI 모델을 기반화할 수 있도록 합니다.

이는 고객 지원과 같은 애플리케이션에서 제공되는 정보가 자사 제품 및 서비스에 정확하고 구체적이어야 하는 경우에 특히 중요합니다.

전반적으로, 이 새로운 기법은 RAG 시스템의 기능을 크게 향상시켜 더 정확하고, 맥락을 잘 이해하며, 안전한 결과를 제공합니다.

이는 다양한 기업 및 복잡한 정보 검색 작업에 필수적입니다.