LLM과 RAG의 차이점 및 관계
구직 공고를 보다가 학원에서는 배운 적이 있지만 개념을 명확하게 구분하지 않아서 정리 합니다.
LLM과 RAG의 차이점 및 관계
- LLM (Large Language Model, 대규모 언어 모델)
- RAG (Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성)
LLM과 RAG는 AI 기반 자연어 처리(NLP) 기술에서 중요한 개념이며, 각각의 역할과 활용 방식이 다릅니다.
LLM (Large Language Model, 대규모 언어 모델)
- 개념:
- LLM은 대량의 텍스트 데이터를 학습한 인공지능 모델로, 주어진 입력에 대해 패턴을 인식하고 문장을 생성하는 능력을 갖춘 모델입니다.
- 예: GPT-4, GPT-3.5, BERT, T5 등
- 특징:
문맥을 이해하고 자연스러운 문장을 생성 가능
사전 학습된 데이터를 기반으로 답변을 생성 (고정된 지식)
방대한 데이터를 학습하여 일반적인 질문에 대한 답변을 제공
- 한계점:
최신 정보 반영 어려움 → 학습된 이후의 새로운 정보는 모름
정확성 문제 → 정보가 오래되었거나 허위 사실을 생성할 가능성 (Hallucination)
특정 도메인 지식 부족 → 특정 산업, 기업 내부 데이터 활용이 어려움
RAG (Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성)
- 개념:
- RAG는 LLM과 외부 검색 시스템(데이터베이스, 문서 등)을 결합하여 최신 정보를 반영한 답변을 생성하는 기술입니다.
- 즉, LLM이 자체적으로 학습한 데이터만 사용하는 것이 아니라, 검색을 통해 최신 정보나 특정 도메인 데이터를 활용할 수 있도록 확장하는 방식입니다.
- 구조:
- 검색 (Retrieval)
- 질문과 관련된 최신 정보나 문서를 외부 데이터베이스(예: 사내 문서, 뉴스, API)에서 검색
생성 (Augmented Generation) - 검색된 정보를 LLM에게 입력하여 답변을 생성
응답 제공 (Final Output) - 검색된 정보와 LLM의 자연어 처리 능력을 결합하여 최적의 답변 생성
- 특징:
최신 정보 활용 가능 → 검색을 통해 실시간 데이터 반영
도메인 지식 반영 → 기업 내부 문서, 논문, DB 등의 특정 데이터를 활용 가능
정확도 향상 → LLM이 단순 생성하는 것이 아니라, 검색된 정보를 기반으로 답변 생성
- 한계점:
검색된 정보의 품질이 낮으면 결과가 부정확할 수 있음
검색 시스템과 LLM을 통합하는 추가적인 개발이 필요함
실시간 검색으로 인해 성능(속도)이 느려질 수 있음
LLM과 RAG의 차이점 정리
구분LLM (Large Language Model)RAG (Retrieval-Augmented Generation)
| 기본 개념 | 학습된 데이터만으로 문장을 생성 | 검색 시스템을 활용하여 최신 정보 반영 후 생성 |
| 데이터 활용 | 사전 학습된 정적인 데이터 | 외부 데이터 검색 후 결합 |
| 정보 최신성 | 고정된 데이터 (업데이트 필요) | 검색을 통해 최신 정보 반영 가능 |
| 정확도 | 데이터가 오래되면 부정확할 수 있음 | 검색된 최신 데이터를 기반으로 정확성 향상 |
| 응용 분야 | 일반적인 질의응답, 창작, 요약 등 | 기업 내부 데이터 검색, 최신 뉴스 반영 등 |
| 예시 모델 | GPT-4, GPT-3.5, BERT, LLaMA | LangChain + Vector DB + OpenAI API |
예제 비교: LLM vs RAG
LLM만 사용할 경우
사용자 질문:
"2024년 기준 최신 AI 트렌드는 무엇인가요?"
LLM 답변:
"AI의 최신 트렌드는 Transformer 기반 모델의 발전과 자연어 처리의 고도화이며, 최근에는 강화 학습과 자율 주행 기술이 주목받고 있습니다."
(하지만 이 정보는 모델이 학습한 시점 이후의 데이터를 반영하지 못할 가능성이 높음.)
RAG를 사용할 경우
사용자 질문:
"2024년 기준 최신 AI 트렌드는 무엇인가요?"
RAG 검색 시스템:
- 구글 뉴스, 논문, 최신 보고서에서 관련 자료 검색
- "2024년 AI 트렌드" 관련 문서에서 ChatGPT-4, 생성형 AI, OpenAI의 새 모델 발표 등을 포함한 내용을 검색
LLM + 검색 결과 기반 답변:
"2024년 AI 트렌드는 생성형 AI(Generative AI)의 고도화와 멀티모달 AI의 발전입니다. 또한, AI의 법적 규제와 윤리적 논의가 활발하게 이루어지고 있으며, 기업들은 AI를 활용한 맞춤형 고객 서비스와 자동화 솔루션을 적극 도입하고 있습니다."
(최신 정보를 반영하여 보다 정확하고 신뢰성 있는 답변을 제공)
RAG의 실제 활용 사례
기업이 RAG를 활용하면?
- 고객 지원 챗봇: 실시간 고객 문의에 대한 최신 가이드 문서 검색 후 답변
- 사내 지식 검색: 내부 문서, 보고서를 검색하여 직원들에게 필요한 정보 제공
- 의료 및 법률 분야: 최신 논문 및 법률 문서를 검색하여 LLM이 분석 및 요약
일반 사용자가 RAG를 활용하면?
- 최신 뉴스 반영 챗봇: OpenAI API와 뉴스 검색 엔진을 연계하여 최신 정보를 반영
- 개인화된 학습 도우미: 위키피디아, 논문 검색을 통해 전문 지식을 제공하는 AI
결론: 언제 LLM을 쓰고, 언제 RAG를 써야 할까?
상황LLM 사용RAG 사용
| 일반적인 대화 및 창작 | O | △ |
| 최신 뉴스 제공 | X | O |
| 기업 내부 데이터 활용 | X | O |
| 제품 설명서 검색 및 요약 | X | O |
| 자동 고객 지원 시스템 | △ | O |
핵심 요약
- LLM은 사전 학습된 데이터만을 기반으로 답변을 생성
- RAG는 검색을 활용하여 최신 정보나 특정 도메인 데이터를 반영한 답변을 생성
- RAG는 LLM의 한계를 보완하여 최신성과 정확도를 향상시키는 역할