<!-- wp:paragraph -->
<p>Retrieval-Augmented Generation (RAG)은 대규모 언어 모델(LLM)의 한계를 보완하여 답변의 정확성과 신뢰도를 높이는 강력한 기술입니다. RAG의 정확도를 극대화하기 위한 방안은 크게 <strong>검색(Retrieval) 단계</strong>와 <strong>생성(Generation) 단계</strong>로 나누어 볼 수 있으며, 데이터 전처리부터 파이프라인 고도화까지 다각적인 접근이 필요합니다.</p>
<!-- /wp:paragraph -->

<!-- wp:heading {"level":3} -->
<h3 class="wp-block-heading">1. 검색(Retrieval) 단계 정확도 향상 방안</h3>
<!-- /wp:heading -->

<!-- wp:paragraph -->
<p>검색 단계의 목표는 사용자의 질문에 가장 관련성 높은 정보를 외부 지식 소스에서 정확하게 찾아내는 것입니다.</p>
<!-- /wp:paragraph -->

<!-- wp:heading {"level":4} -->
<h4 class="wp-block-heading"><strong>1.1. 청킹 (Chunking) 전략 최적화</strong></h4>
<!-- /wp:heading -->

<!-- wp:paragraph -->
<p>문서를 의미 있는 단위로 잘게 나누는 청킹은 검색 품질에 직접적인 영향을 미칩니다.</p>
<!-- /wp:paragraph -->

<!-- wp:list -->
<ul class="wp-block-list"><!-- wp:list-item -->
<li><strong>의미 기반 청킹 (Semantic Chunking):</strong> 문장의 의미나 주제의 변화를 감지하여 문서를 분할합니다. 이는 고정된 크기로 나누는 것보다 문맥을 더 잘 보존하여 관련성 높은 정보를 검색할 가능성을 높입니다.</li>
<!-- /wp:list-item -->

<!-- wp:list-item -->
<li><strong>계층적 청킹 (Hierarchical Chunking):</strong> 긴 문서를 요약본, 주요 내용, 세부 내용 등 계층적인 구조로 나누어, 질문의 종류에 따라 적절한 수준의 정보를 검색하도록 합니다.</li>
<!-- /wp:list-item -->

<!-- wp:list-item -->
<li><strong>중복(Overlap) 설정:</strong> 청크 간의 내용이 일부 겹치도록 설정하여, 중요한 정보가 청크 경계에서 잘리는 것을 방지하고 문맥 연속성을 유지합니다.</li>
<!-- /wp:list-item --></ul>
<!-- /wp:list -->

<!-- wp:heading {"level":4} -->
<h4 class="wp-block-heading"><strong>1.2. 임베딩 모델 최적화</strong></h4>
<!-- /wp:heading -->

<!-- wp:paragraph -->
<p>텍스트를 벡터로 변환하는 임베딩 모델의 성능은 검색 정확도의 핵심입니다.</p>
<!-- /wp:paragraph -->

<!-- wp:list -->
<ul class="wp-block-list"><!-- wp:list-item -->
<li><strong>도메인 특화 임베딩 모델 활용:</strong> 법률, 의료, 금융 등 특정 전문 분야의 데이터를 다룬다면, 해당 분야의 용어와 문맥을 잘 이해하는 도메인 특화 모델을 사용하는 것이 유리합니다.</li>
<!-- /wp:list-item -->

<!-- wp:list-item -->
<li><strong>임베딩 모델 미세조정 (Fine-tuning):</strong> 보유한 데이터셋에 맞게 사전 학습된 임베딩 모델을 추가로 학습시켜, 데이터의 특성을 더 잘 반영하는 벡터 표현을 생성할 수 있습니다.</li>
<!-- /wp:list-item --></ul>
<!-- /wp:list -->

<!-- wp:heading {"level":4} -->
<h4 class="wp-block-heading"><strong>1.3. 하이브리드 검색 (Hybrid Search)</strong></h4>
<!-- /wp:heading -->

<!-- wp:paragraph -->
<p>키워드 기반 검색과 의미 기반 검색의 장점을 결합하여 검색 성능을 높입니다.</p>
<!-- /wp:paragraph -->

<!-- wp:list -->
<ul class="wp-block-list"><!-- wp:list-item -->
<li><strong>키워드 검색 (Lexical Search):</strong> BM25와 같은 알고리즘을 사용하여 특정 키워드가 포함된 문서를 빠르게 찾아냅니다. 정확한 용어나 제품명을 검색할 때 효과적입니다.</li>
<!-- /wp:list-item -->

<!-- wp:list-item -->
<li><strong>의미 검색 (Semantic Search):</strong> 문장의 의미적 유사도를 기반으로 관련 문서를 찾습니다. 사용자의 질문 의도를 파악하여 검색하므로 더 유연하고 포괄적인 검색이 가능합니다.</li>
<!-- /wp:list-item -->

<!-- wp:list-item -->
<li>이 두 가지 방식을 결합하면, 키워드의 정확성과 의미의 관련성을 모두 잡을 수 있습니다.</li>
<!-- /wp:list-item --></ul>
<!-- /wp:list -->

<!-- wp:heading {"level":4} -->
<h4 class="wp-block-heading"><strong>1.4. 재순위화 (Re-ranking)</strong></h4>
<!-- /wp:heading -->

<!-- wp:paragraph -->
<p>초기 검색 결과의 순위를 다시 매겨 정확도를 높이는 단계입니다.</p>
<!-- /wp:paragraph -->

<!-- wp:list -->
<ul class="wp-block-list"><!-- wp:list-item -->
<li>초기 검색(예: 하이브리드 검색)을 통해 가져온 상위 N개의 문서들을 대상으로, 더 정교한 모델(Cross-encoder 등)을 사용하여 질문과의 관련성을 다시 평가하고 순위를 재조정합니다. 이를 통해 가장 관련성 높은 문서를 최종적으로 선택할 확률을 높일 수 있습니다.</li>
<!-- /wp:list-item --></ul>
<!-- /wp:list -->

<!-- wp:heading {"level":3} -->
<h3 class="wp-block-heading">2. 생성(Generation) 단계 정확도 향상 방안</h3>
<!-- /wp:heading -->

<!-- wp:paragraph -->
<p>검색된 정보를 바탕으로 LLM이 얼마나 정확하고 일관성 있는 답변을 생성하는지가 중요합니다.</p>
<!-- /wp:paragraph -->

<!-- wp:heading {"level":4} -->
<h4 class="wp-block-heading"><strong>2.1. 프롬프트 엔지니어링 (Prompt Engineering)</strong></h4>
<!-- /wp:heading -->

<!-- wp:paragraph -->
<p>LLM에 전달하는 프롬프트의 구조와 내용을 정교하게 설계하여 답변의 품질을 제어합니다.</p>
<!-- /wp:paragraph -->

<!-- wp:list -->
<ul class="wp-block-list"><!-- wp:list-item -->
<li><strong>명확한 지시:</strong> LLM에게 역할을 부여하고, 검색된 정보를 어떻게 활용하여 답변을 생성해야 하는지 명확하고 구체적인 지침을 제공합니다. (예: "당신은 OOO 전문가입니다. 다음 검색된 정보를 바탕으로 사용자의 질문에 한국어로 답변하세요.")</li>
<!-- /wp:list-item -->

<!-- wp:list-item -->
<li><strong>구조화된 프롬프트:</strong> 질문, 검색된 컨텍스트, 답변 형식 등을 명확하게 구분하여 프롬프트에 포함시키면 LLM이 정보를 더 잘 이해하고 구조화된 답변을 생성하는 데 도움이 됩니다.</li>
<!-- /wp:list-item --></ul>
<!-- /wp:list -->

<!-- wp:heading {"level":4} -->
<h4 class="wp-block-heading"><strong>2.2. LLM 미세조정 (Fine-tuning)</strong></h4>
<!-- /wp:heading -->

<!-- wp:paragraph -->
<p>특정 도메인이나 작업에 LLM을 최적화하여 답변의 스타일, 톤, 정확도를 향상시킵니다.</p>
<!-- /wp:paragraph -->

<!-- wp:list -->
<ul class="wp-block-list"><!-- wp:list-item -->
<li>RAG를 통해 검색된 정보와 그에 대한 이상적인 답변 쌍으로 구성된 데이터셋을 구축하여 LLM을 미세조정하면, 검색된 컨텍스트를 더욱 효과적으로 활용하여 답변을 생성하도록 만들 수 있습니다.</li>
<!-- /wp:list-item --></ul>
<!-- /wp:list -->

<!-- wp:heading {"level":3} -->
<h3 class="wp-block-heading">3. 데이터 전처리 및 가공</h3>
<!-- /wp:heading -->

<!-- wp:paragraph -->
<p>"Garbage in, garbage out" 원칙은 RAG에도 동일하게 적용됩니다. 데이터의 품질은 RAG 시스템 전체의 정확도를 좌우합니다.</p>
<!-- /wp:paragraph -->

<!-- wp:heading {"level":4} -->
<h4 class="wp-block-heading"><strong>3.1. 고품질 데이터 확보:</strong></h4>
<!-- /wp:heading -->

<!-- wp:paragraph -->
<p>신뢰할 수 있고 최신 정보가 포함된 데이터를 지식 소스로 사용해야 합니다.</p>
<!-- /wp:paragraph -->

<!-- wp:heading {"level":4} -->
<h4 class="wp-block-heading"><strong>3.2. 데이터 정제:</strong></h4>
<!-- /wp:heading -->

<!-- wp:paragraph -->
<p>불필요한 정보, 중복 내용, 서식 오류 등을 제거하여 데이터의 일관성과 정확성을 높여야 합니다.</p>
<!-- /wp:paragraph -->

<!-- wp:heading {"level":3} -->
<h3 class="wp-block-heading">4. RAG 파이프라인 고도화</h3>
<!-- /wp:heading -->

<!-- wp:paragraph -->
<p>개별 구성 요소의 최적화를 넘어 파이프라인 전체를 개선하는 전략입니다.</p>
<!-- /wp:paragraph -->

<!-- wp:heading {"level":4} -->
<h4 class="wp-block-heading"><strong>4.1. 쿼리 변환 (Query Transformation)</strong></h4>
<!-- /wp:heading -->

<!-- wp:paragraph -->
<p>사용자의 초기 질문을 더 나은 검색 결과를 유도할 수 있는 형태로 변환합니다. 예를 들어, 복잡한 질문을 여러 개의 하위 질문으로 나누거나, 질문을 재구성하여 검색에 더 적합한 형태로 만들 수 있습니다.</p>
<!-- /wp:paragraph -->

<!-- wp:heading {"level":4} -->
<h4 class="wp-block-heading"><strong>4.2. 라우팅 (Routing)</strong></h4>
<!-- /wp:heading -->

<!-- wp:paragraph -->
<p>사용자의 질문 유형에 따라 최적의 처리 경로를 동적으로 결정합니다. 예를 들어, 간단한 정보성 질문은 요약된 문서를, 복잡한 분석 질문은 여러 세부 문서를 참조하도록 라우팅할 수 있습니다.</p>
<!-- /wp:paragraph -->

<!-- wp:heading {"level":3} -->
<h3 class="wp-block-heading">5. 정확도 평가 및 지속적인 개선</h3>
<!-- /wp:heading -->

<!-- wp:paragraph -->
<p>RAG 시스템의 성능을 객관적으로 측정하고 개선 방향을 설정하는 것이 중요합니다. <code>Ragas</code>와 같은 평가 프레임워크를 사용하여 <strong>Faithfulness(충실성)</strong>, <strong>Answer Relevancy(답변 관련성)</strong>, <strong>Context Precision(컨텍스트 정확성)</strong>, <strong>Context Recall(컨텍스트 재현율)</strong> 등의 지표를 정량적으로 평가하고, 이를 바탕으로 시스템을 지속적으로 개선해 나가야 합니다.</p>
<!-- /wp:paragraph -->

<!-- wp:paragraph -->
<p></p>
<!-- /wp:paragraph -->