RAG로 정보를 제공한다고 해서 LLM이 그것을 채택한다는 보장이 없는거 아닌가?
-----------(이하 생성형 AI 답변)--------------------------
매우 좋은 지적입니다. RAG(Retrieval-Augmented Generation)를 사용하더라도 LLM이 검색된 정보를 항상 정확하게 또는 적절하게 사용한다는 보장은 없습니다. 이는 RAG 시스템의 중요한 한계점 중 하나입니다. 이 문제에 대해 몇 가지 핵심적인 사항을 살펴보겠습니다:
1. LLM의 자율성:
- LLM은 제공된 정보를 참고하지만, 최종 출력을 생성할 때 자체적인 '판단'을 할 수 있습니다.
- 때로는 검색된 정보를 무시하고 자체 지식 베이스에 의존할 수 있습니다.
2. 정보의 관련성:
- 검색된 정보가 항상 질문과 완벽하게 관련되지 않을 수 있습니다.
- LLM이 관련성이 낮다고 판단하면 해당 정보를 사용하지 않을 수 있습니다.
3. 정보의 충돌:
- 검색된 여러 정보 사이에 충돌이 있을 경우, LLM이 어떤 정보를 선택할지 예측하기 어렵습니다.
4. 프롬프트 엔지니어링의 중요성:
- LLM에게 검색된 정보를 어떻게 사용해야 하는지 명확한 지시를 주는 것이 중요합니다.
- 잘 설계된 프롬프트는 LLM이 검색된 정보를 더 효과적으로 활용하도록 유도할 수 있습니다.
5. 환각(Hallucination) 문제:
- LLM은 여전히 제공된 정보와 일치하지 않는 내용을 생성할 수 있습니다.
- 이는 LLM의 고유한 특성으로, RAG만으로는 완전히 해결되지 않습니다.
이러한 문제를 완화하기 위한 몇 가지 접근 방법이 있습니다:
1. 검색 품질 개선: 더 정확하고 관련성 높은 정보를 검색하도록 시스템을 최적화합니다.
2. 프롬프트 최적화: LLM에게 검색된 정보를 어떻게 사용해야 하는지 명확히 지시합니다.
3. 출력 검증: LLM의 출력을 검색된 정보와 비교하여 일관성을 확인합니다.
4. 다단계 처리: 검색, 추론, 생성 등을 별도의 단계로 나누어 각 단계를 더 잘 제어합니다.
5. 피드백 루프: 사용자 피드백을 통해 시스템을 지속적으로 개선합니다.
결론적으로, RAG는 LLM의 성능을 크게 향상시킬 수 있지만, 완벽한 해결책은 아닙니다. RAG 시스템을 설계하고 구현할 때 이러한 한계를 인식하고 대응 전략을 수립하는 것이 중요합니다.