RAG (Retrieval-Augmented Generation)

🔍 RAG (Retrieval-Augmented Generation)란?

**RAG (Retrieval-Augmented Generation)**은 검색 기반 생성 기법으로, **대규모 언어 모델(LLM)**이 외부 데이터베이스에서 정보를 검색한 후, 해당 정보를 바탕으로 응답을 생성하는 방식입니다.
즉, 단순한 **문장 생성(Text Generation)**이 아니라, **검색(Retrieval)**을 통해 실시간 정보를 활용하여 더욱 정확하고 신뢰할 수 있는 응답을 제공합니다.

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🔹 왜 RAG가 중요한가?

일반적인 LLM (예: GPT-4, Claude, Gemini)은 사전에 학습된 데이터를 기반으로 응답을 생성하지만, 최신 정보나 학습 데이터에 없는 내용은 잘못된 정보를 제공할 가능성이 있습니다.

📌 RAG는 이런 문제를 해결하기 위해 두 가지 핵심 단계를 추가합니다.

1. 검색 (Retrieval) : 외부 데이터베이스 (예: Milvus, FAISS, Pinecone 등)에서 관련 정보를 검색
2. 생성 (Generation) : 검색된 정보를 활용하여 LLM이 응답을 생성

이 방식 덕분에 LLM이 최신 정보에 접근 가능하며, 보다 정확한 답변을 제공할 수 있습니다.

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🔹 RAG의 동작 방식

1. 질문 입력
   사용자가 질문을 입력하면, 해당 질문을 벡터로 변환합니다. (Embedding 생성)
2. 검색 (Retrieval Step)
   • 생성된 벡터를 기반으로 벡터 DB (예: Milvus, FAISS, Pinecone)에서 유사한 문서를 검색합니다.
   • 예를 들어, GPT 모델이 2025년 데이터를 학습하지 않았더라도, 최신 문서를 검색하여 반영할 수 있습니다.
3. 생성 (Generation Step)
   • 검색된 문서 내용을 기반으로 LLM이 답변을 생성합니다.
   • 기존의 LLM보다 근거 기반(Fact-Based) 답변을 제공할 가능성이 높아집니다.

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🔹 Milvus로 RAG를 구축한다는 의미?

Milvus는 오픈소스 벡터 데이터베이스로, 고속 벡터 검색을 지원합니다.
즉, Milvus를 활용한 RAG 시스템을 구축한다는 것은 LLM이 질문을 받을 때 Milvus에서 관련 문서를 검색한 후, 이를 기반으로 답변을 생성하는 시스템을 만든다는 의미입니다.

✅ 구체적인 과정

1. 문서를 벡터로 변환 (Embedding)
2. Milvus에 저장
3. 사용자가 질문하면 Milvus에서 유사한 정보를 검색
4. 검색된 데이터를 LLM에 제공하여 답변 생성

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🔹 RAG의 장점

✅ 최신 정보 반영 : 모델이 학습되지 않은 데이터도 실시간 검색을 통해 답변 가능
✅ 보다 정확한 응답 : 단순한 확률적 텍스트 생성이 아니라 검색된 문서를 기반으로 응답
✅ 저장공간 절약 : 전체 데이터를 모델에 포함하는 대신, 필요한 정보만 검색하여 활용
✅ 도메인 특화 가능 : 특정 산업(예: 법률, 의료, 금융)의 데이터를 벡터 DB에 저장하여 전문적인 답변 가능

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🔹 Milvus 기반 RAG 구축 예시

from pymilvus import connections, Collection, FieldSchema, CollectionSchema, DataType

# Milvus에 연결
connections.connect("default", host="localhost", port="19530")

# 컬렉션 생성 (문서 ID, 벡터 포함)
fields = [
    FieldSchema(name="id", dtype=DataType.INT64, is_primary=True),
    FieldSchema(name="embedding", dtype=DataType.FLOAT_VECTOR, dim=768)  # 768차원 벡터
]
schema = CollectionSchema(fields)
collection = Collection("documents", schema)

# 검색 (Retrieval)
query_vector = [0.1, 0.2, ..., 0.9]  # 질문을 벡터로 변환한 값
results = collection.search(query_vector, "embedding", top_k=5)

# 검색된 문서 기반으로 LLM 응답 생성
retrieved_docs = [result.entity for result in results]

 

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🔹 결론

• **RAG (Retrieval-Augmented Generation)**은 LLM이 검색 기반으로 정확한 응답을 생성하는 방식
• Milvus는 벡터 검색을 위한 데이터베이스로, 빠른 검색과 RAG 최적화를 지원
• Milvus 기반 RAG는 최신 정보 제공, 정밀한 응답 생성, 도메인 특화 LLM 구축 등에 유용

즉, Milvus를 사용한 RAG 시스템 구축은 LLM이 검색 기능을 활용하여 최신 정보를 반영하는 지능형 Q&A 시스템을 만드는 것과 같습니다. 😊