검색 보강 생성에서 맥락 회상 향상

검색 보강 생성(RAG)은 대규모 언어 모델(LLM)을 전문 비즈니스 애플리케이션에 통합하는 중요한 방법으로 부상하였으며, 모델 응답에 독점 데이터를 주입할 수 있게 해줍니다. 개념 증명(POC) 단계에서의 효과에도 불구하고, 개발자들은 RAG를 프로덕션으로 전환할 때 종종 상당한 정확도 저하에 직면합니다. 이 문제는 주어진 쿼리에 대해 가장 관련성 높은 맥락을 정확하게 가져오는 것을 목표로 하는 검색 단계에서 특히 두드러지며, 이를 맥락 회상(context recall)이라고 합니다. 이 기사는 임베딩 모델을 사용자 정의하고 미세 조정하여 맥락 회상을 향상시키는 전략을 탐구하며, 궁극적으로 RAG의 실제 애플리케이션에서의 성능을 개선합니다.

RAG는 검색과 생성의 두 가지 주요 단계에서 작동합니다. 검색 단계에서 모델은 텍스트를 벡터로 변환하고, 인덱싱하며, 이러한 벡터를 검색하고 재순위하여 상위 일치를 식별합니다. 그러나 이 단계에서의 실패는 관련 맥락을 놓치게 되어 맥락 회상이 낮아지고 생성 출력이 덜 정확해질 수 있습니다. 효과적인 해결책 중 하나는 텍스트 데이터 간의 관계를 이해하도록 설계된 임베딩 모델을 조정하여 사용 중인 데이터 세트에 특정한 임베딩을 생성하는 것입니다. 이 미세 조정은 모델이 유사한 문장에 대해 유사한 벡터를 생성할 수 있게 하여, 쿼리에 대해 매우 관련성 높은 맥락을 검색하는 능력을 향상시킵니다.

맥락 회상을 개선하기 위해서는 모델이 마주칠 쿼리 유형을 반영하는 맞춤형 데이터 세트를 준비하는 것이 필수적입니다. 이는 지식 기반에서 다양한 질문을 추출하고, 변동성을 위해 이를 패러프레이징하며, 관련성에 따라 정리하는 것을 포함합니다. 또한, 평가 데이터 세트를 구성하여 모델의 성능을 현실적인 환경에서 평가하는 데 도움이 됩니다. 정보 검색 평가기를 사용하여 개발자는 Recall@k 및 Precision@k와 같은 메트릭을 측정하여 검색 정확도를 평가할 수 있습니다. 궁극적으로 임베딩 모델을 미세 조정하면 맥락 회상에서 상당한 개선을 가져올 수 있으며, RAG가 프로덕션 환경에서 정확하고 신뢰할 수 있도록 보장합니다.