AI 검색 시스템이 발전하면서 더 정확하고 효율적인 정보 검색 방법이 중요해지고 있습니다. 최근에는 RAG(Retrieval-Augmented Generation)와 벡터 데이터베이스(Vector Database)를 결합하여 보다 정밀한 검색을 수행하는 방식이 주목받고 있는 중입니다. 이 방식은 기존의 키워드 기반 검색을 넘어 문맥을 이해하고 관련 정보를 효과적으로 찾아주는 역할을 하여, RAG와 Vector DB를 활용하여 정밀하고 원하는 검색 결과를 이끌어내는 방법에 대해 소개해 보겠습니다.
1. RAG(Retrieval-Augmented Generation)의 개념과 특징
RAG는 자연어 처리(NLP)에서 검색(Retrieval)과 생성(Generation)을 결합한 모델입니다. 기존의 언어 모델이 입력된 질문에 대해 내부적으로 학습한 데이터만을 기반으로 답변을 생성하는 방식이라면, RAG는 외부 데이터베이스에서 관련 정보를 검색한 후 이를 바탕으로 답변을 생성합니다.
예를 들어, 일반적인 GPT 모델은 훈련된 데이터까지만 알고 있기 때문에 최신 정보를 반영하기 어렵습니다. 반면, RAG 모델은 질문을 받으면 벡터 데이터베이스에서 관련 문서를 검색하고, 이를 기반으로 더욱 정확한 답변을 생성합니다.
RAG의 주요 장점에 대해 알아보겠습니다.
- 정확성 향상: 최신 데이터나 외부 지식을 활용하여 보다 신뢰할 수 있는 답변을 제공합니다.
- 문맥 기반 검색: 키워드 일치가 아니라 의미적으로 유사한 정보를 찾아 활용할 수 있습니다.
- 모델의 경량화: 모든 정보를 사전 학습할 필요 없이 필요한 정보만 검색하여 사용할 수 있습니다.
2. 벡터 데이터베이스(Vector Database)의 역할
벡터 데이터베이스는 문서, 이미지, 음성 등의 데이터를 고차원 벡터 형태로 저장하고 검색하는 시스템입니다. 전통적인 관계형 데이터베이스(RDBMS)나 키-값 저장소와 달리, 의미적으로 유사한 데이터를 빠르게 찾을 수 있도록 설계되었습니다.
텍스트를 벡터로 변환하기 위해서는 임베딩(Embedding) 기법이 사용됩니다. 예를 들어, 문장을 임베딩하여 512차원의 벡터로 변환하면, 문맥이 비슷한 다른 문장도 가까운 벡터 값으로 저장됩니다. 벡터 데이터베이스는 이러한 벡터 간의 거리를 계산하여 가장 유사한 데이터를 검색할 수 있습니다.
대표적인 벡터 데이터베이스 세가지에 대해 간단하게 설명하겠습니다.
- FAISS: 페이스북에서 개발한 오픈소스 벡터 검색 라이브러리로, 대규모 벡터 검색을 빠르게 수행할 수 있습니다.
- Milvus: 분산형 벡터 데이터베이스로, 확장성과 실시간 검색 성능이 뛰어납니다.
- Pinecone: 클라우드 기반의 벡터 검색 서비스로, 간단한 API를 통해 벡터 데이터를 효율적으로 관리할 수 있습니다.
3. RAG + 벡터 데이터베이스를 활용한 AI 검색 시스템
RAG와 벡터 데이터베이스를 결합하면 강력한 AI 검색 시스템을 구축할 수 있습니다. 기본적인 작동 방식은 다음과 같습니다.
1) 입력된 질문을 벡터로 변환합니다.
사용자가 검색을 요청하면 질문을 임베딩 모델을 활용해 벡터로 변환합니다.
2) 벡터 데이터베이스에서 관련 문서를 검색합니다.
변환된 벡터를 기반으로 가장 유사한 문서를 벡터 데이터베이스에서 검색합니다.
3) 검색된 문서를 기반으로 AI가 답변을 생성하고, 반환합니다.
찾아낸 문서의 내용을 언어 모델에 입력하고, 이를 바탕으로 최적의 답변을 생성합니다.
예를 들어, 기술 지원 챗봇이 있다고 가정하면, 사용자의 질문을 입력받은 후 내부 매뉴얼 데이터베이스에서 관련 문서를 검색한 뒤 이를 활용하여 답변을 생성하는 방식으로 운영할 수 있습니다. RAG 방식을 활용할 경우, 기존에 기술지원에 대한 상세한 매뉴얼이 포함되지 않은 경우 원하지 않는 답변을 받을 수 있던 기존과는 달리 상세한 요청내용에 대한 해결방안을 제공받고 기술지원에 용이하게 사용할 수 있습니다.
RAG와 벡터 데이터베이스를 결합하면 기존의 키워드 기반 검색보다 훨씬 높은 정확도를 가진 AI 검색 시스템을 구축할 수 있습니다. 특히, 최신 정보를 반영해야 하거나 대규모 데이터에서 의미 기반 검색이 필요한 경우, 이 방법이 매우 효과적입니다. 앞으로 AI 검색 기술이 발전함에 따라 더 정교한 검색 방식이 등장할 것으로 보입니다. 생성형 AI에 대해서는 꾸준한 발전이 동반되어, 이런 기술에 대해 꾸준히 알아가는 자세가 필요하다고 생각합니다.