RAG와 RIG는 모두 검색(Retrieval) 기술을 활용하여 생성(Generation) 모델의 성능을 향상시키는 방법론이지만, 몇 가지 중요한 차이점이 있습니다. 두 방법론을 비교 설명해드리겠습니다.
1. RAG (Retrieval-Augmented Generation)
- 개념: RAG는 텍스트 생성 전에 관련 문서를 외부 지식 소스(예: 위키피디아, 웹 문서)에서 검색하고, 검색된 문서를 바탕으로 텍스트를 생성하는 방식입니다. 쉽게 말해, 생성 모델이 질문에 답하거나 텍스트를 생성할 때, 미리 관련 정보를 찾아 참고하여 답변을 만드는 것입니다.
- 동작 방식:
- 검색 (Retrieval): 사용자의 입력 쿼리를 기반으로 관련 문서들을 외부 지식 소스에서 검색합니다.
- 생성 (Generation): 검색된 문서들을 참고하여 텍스트를 생성합니다. 생성 모델은 입력 쿼리와 검색된 문서들을 모두 입력으로 받아 응답을 생성합니다.
- 장점:
- 최신 정보를 반영하여 텍스트를 생성할 수 있습니다.
- 환각(Hallucination) 현상, 즉 모델이 사실이 아닌 내용을 생성하는 문제를 줄일 수 있습니다.
- 근거를 기반으로 답변을 생성하기 때문에 생성된 텍스트의 신뢰성이 높아집니다.
- 특정 도메인에 특화된 지식 소스를 사용하면 해당 도메인에 대한 정확도를 높일 수 있습니다.
- 단점:
- 검색 단계가 추가되기 때문에 생성 속도가 느려질 수 있습니다.
- 검색 결과의 품질이 생성 모델의 성능에 큰 영향을 미칩니다. 잘못된 정보나 관련 없는 문서가 검색되면 생성 결과도 나빠질 수 있습니다.
- 검색과 생성 모델을 모두 학습시켜야 하기 때문에 학습 과정이 복잡할 수 있습니다.
2. RIG (Retrieval Interleaved Generation)
- 개념: RIG는 RAG와 유사하지만, 검색과 생성을 번갈아 가며 수행하는 방식입니다. 텍스트를 생성하는 중간중간에 필요한 정보를 검색하여 생성 과정을 업데이트합니다. 즉, 한 번에 모든 정보를 검색하는 것이 아니라, 생성 과정에서 필요할 때마다 정보를 검색하여 반영합니다.
- 동작 방식:
- 초기 생성: 입력 쿼리를 바탕으로 초기 텍스트를 생성합니다.
- 검색: 생성된 텍스트를 기반으로 추가적으로 필요한 정보를 외부 지식 소스에서 검색합니다.
- 생성 업데이트: 검색된 정보를 바탕으로 생성 중인 텍스트를 업데이트합니다.
- 반복: 필요에 따라 2단계와 3단계를 반복하여 텍스트를 완성합니다.
- 장점:
- RAG와 마찬가지로 최신 정보를 반영하고 환각 현상을 줄일 수 있습니다.
- 생성 과정에서 필요한 정보만 검색하기 때문에 RAG보다 효율적일 수 있습니다.
- 생성 모델이 텍스트를 생성하면서 필요한 정보를 직접 판단하고 검색하기 때문에 문맥에 더 적합한 정보를 활용할 수 있습니다.
- 단점:
- RAG보다 더 복잡한 모델 구조와 학습 방식을 필요로 합니다.
- 검색 빈도와 검색 시점에 대한 최적화가 중요하며, 잘못 설정하면 오히려 성능이 저하될 수 있습니다.
- 생성된 텍스트에 따라 검색 결과가 달라질 수 있어, 일관성이 떨어질 수 있습니다.
3. 비교 요약
| 특징 | RAG | RIG |
|---|---|---|
| 검색 시점 | 생성 전 | 생성 중 (필요 시) |
| 검색 빈도 | 일반적으로 한 번 | 여러 번 (필요한 만큼) |
| 효율성 | 상대적으로 낮음 | 상대적으로 높음 (필요한 정보만 검색) |
| 복잡성 | 상대적으로 낮음 | 상대적으로 높음 |
| 문맥 적합성 | 상대적으로 낮을 수 있음 | 상대적으로 높을 수 있음 |
| 학습 난이도 | 상대적으로 낮음 | 상대적으로 높음 |
| 대표적인 모델 | RAG (Facebook AI) | REALM (Google AI), R2-D2 (Microsoft Research) |
| 일관성 | 상대적으로 높음 | 상대적으로 낮을 수 있음 |
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4. 결론
RAG와 RIG는 모두 장단점이 있으며, 어떤 방법론이 더 우수하다고 단정 지을 수는 없습니다. 해결하고자 하는 문제의 특성, 사용 가능한 데이터, 컴퓨팅 자원 등을 고려하여 적합한 방법론을 선택해야 합니다.
- RAG는 구현과 학습이 상대적으로 간단하고, 최신 정보를 반영해야 하는 작업(예: 뉴스 기사 요약, 최신 정보를 바탕으로 한 질의응답)에 적합할 수 있습니다.
- RIG는 더 복잡하지만, 생성 과정에서 필요한 정보만 동적으로 검색하기 때문에 효율적이고, 문맥에 더 잘 맞는 텍스트를 생성할 수 있습니다. 따라서 긴 텍스트 생성이나 대화형 AI와 같이 문맥 이해가 중요한 작업에 더 적합할 수 있습니다.
궁금증이 해결되셨기를 바랍니다. 더 궁금한 점이 있으면 언제든지 질문해 주세요.
출처: “RAG(Retrieval-Augmented Generation)와 RIG(Retrieval Interleaved Generation)를 비교 설명해”. Gemini Advanced 2.0 Experimental Advanced. 2024.12.18.
https://research.google/blog/grounding-ai-in-reality-with-a-little-help-from-data-commons
