질문 답변 시스템이 더욱 발전함에 따라 개발자들은 성능을 높이기 위한 새로운 기술을 모색하고 있습니다. 유망한 접근 방식 중 하나는 정보 검색과 생성 언어 기능을 결합한 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 모델입니다. 연구자들은 도메인별 데이터 검색에 사용되는 임베딩을 미세 조정하여 RAG 모델의 답변 정확도를 크게 개선하는 방법을 발견했습니다. 이 기사에서는 이 기술의 세부 사항을 살펴봅니다.
RAG 소개
RAG 모델에 임베딩을 조정하는 것이 왜 그렇게 효과적인지 더 잘 이해하려면 먼저 RAG 자체에 대한 배경 지식을 알아야 합니다.
RAG란 무엇인가?
RAG는 Retrieval-Augmented Generation의 약자입니다. 정보 검색과 생성 모델을 결합한 방법입니다. RAG 모델은 먼저 관련 정보를 검색한 다음 해당 정보를 기반으로 답변을 생성합니다. 이렇게 하면 복잡한 질문에 답하는 모델의 능력이 향상됩니다. 검색기와 생성기의 두 부분으로 구성되어 있습니다. 검색기는 질문에 따라 대규모 문서 코퍼스에서 관련 스니펫을 가져옵니다. 그런 다음 생성기는 이러한 스니펫을 사용하여 일관된 답변을 생성합니다. 이 접근 방식은 최신 정보를 동적으로 가져올 수 있기 때문에 오픈 도메인 질문 답변에 더 적합합니다.
RAG 모델의 장점과 한계
기존 텍스트 검색 및 생성 모델과 비교했을 때 RAG 모델은 다음과 같은 장점이 있습니다.
- 더욱 정확하고 유용한 검색 결과를 제공할 수 있습니다
- 복잡한 쿼리와 긴 텍스트를 처리할 수 있습니다
- 사용자 의도에 따라 개인화된 검색 결과를 생성할 수 있습니다.
그러나 RAG 모델에도 몇 가지 한계가 있습니다.
- 훈련과 추론은 계산적으로 비용이 많이 듭니다.
- 높은 훈련 데이터 및 모델 용량 요구 사항
- 전문 도메인의 쿼리 및 텍스트 처리에 어려움
RAG에서 임베딩의 역할
RAG의 기본을 살펴보았으니, 임베딩이 어떻게 중요한 역할을 하는지, 그리고 어떻게 최적화될 수 있는지 알아보겠습니다.
도메인 데이터에 대한 다양한 임베딩 모델 비교를 회상합니다.
이 실험은 30,000개 이상의 지식 조각과 600개의 표준 사용자 질문을 사용하여 리콜 테스트를 수행했습니다. 우리는 주로 중국어와 영어 입력 데이터에 대한 m3e-base, bge-base-zh, bce-embedding-base_v1 모델의 리콜 성능을 비교했습니다.
도메인 데이터에 대한 임베딩 모델 미세 조정
- 데이터 수집: 문서, Q&A 쌍 등을 포함하여 도메인 관련 데이터를 충분히 수집합니다. 이 데이터는 도메인의 주요 지식 포인트와 일반적인 질문을 포함해야 합니다.
- 전처리: 노이즈와 중복을 제거하기 위해 데이터를 정리하고 전처리하여 데이터 품질을 보장합니다.
- 미세 조정: 사전 학습된 임베디드 모델(예: BERT)을 도메인 데이터에서 미세 조정합니다. 도메인 데이터에서 지속적인 학습을 통해 모델이 해당 도메인의 의미론 및 언어 사용에 더 잘 적응할 수 있습니다.
- 평가 및 최적화: RAG에서 미세 조정된 임베딩 모델의 성능을 평가하고, 성능을 더욱 최적화하기 위해 필요에 따라 교육 매개변수와 데이터 세트를 조정합니다.
미세 조정을 통해 임베딩 모델은 도메인별 의미 체계를 더 잘 이해할 수 있으며, 이를 통해 RAG 모델의 검색 및 생성 기능이 향상되고 답변 비율과 품질이 향상됩니다.
예를 들어 m3e 모델을 살펴보면 다음과 같습니다.
다운로드: https://huggingface.co/moka-ai/m3e-base
미세 조정 참조: https://github.com/wangyuxinwhy/uniem/blob/main/examples/finetune.ipynb
도메인 데이터를 미세 조정하고 리콜을 다시 테스트한 결과, 리콜율이 33% 증가하는 것을 확인했습니다. 매우 유망한 결과입니다.
결론
임베딩 모델을 미세 조정하는 것은 RAG 답변률을 개선하는 효과적인 방법입니다. 도메인 데이터를 미세 조정함으로써 임베딩 모델은 도메인별 의미론을 더 잘 이해할 수 있으므로 RAG 모델의 전반적인 성능을 향상시킵니다. RAG 모델은 오픈 도메인 QA에서 상당한 이점이 있지만 특정 도메인에서의 성능은 여전히 추가 최적화가 필요합니다. 향후 연구에서는 더 많은 미세 조정 방법과 데이터 품질 개선을 탐색하여 도메인 전반에서 RAG 모델의 답변 정확도와 사용성을 더욱 향상시킬 수 있습니다.
