RIG, 검색삽입생성
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RIG 개념
- LLM이 답변을 생성하는 과정에서 실시간으로 외부 데이터베이스에서 검색하여 답변하는 기술
- 환각현상 완화, 실시간 정보 활용, 복잡한 응답 처리
RIG 구성도, 작동방식, 적용방안
RIG 구성도
RIG 작동방식
단계 | 내용 | 특징 |
---|---|---|
질의 분석 | 사용자의 입력을 분석하여 필요한 정보를 파악 | 자연어 처리 기술 활용 |
실시간 검색 | 분석된 정보를 바탕으로 외부 데이터베이스에 질의 수행 | 실시간 데이터 반영 |
응답 생성 | 검색된 데이터를 모델의 학습된 지식과 결합하여 최종 응답 생성 | 검색과 생성을 통합하여 정확도 향상 |
RIG 적용방안
구분 | 적용 사례 | 효과 |
---|---|---|
의료 | 최신 의료 연구 및 논문 데이터를 검색해 진단 및 치료법 제공 | 신뢰할 수 있는 근거 기반 진료 |
법률 | 판례나 법률 텍스트를 검색하여 법적 의견 제시 | 정확한 법적 해석 제공 |
고객 서비스 | 제품 매뉴얼, FAQ 데이터베이스를 기반으로 고객 질문에 답변 | 고객 만족도와 문제 해결 속도 향상 |
금융 분석 | 실시간 시장 데이터를 활용한 투자 전략 제안 | 의사결정 지원 및 위험 관리 |
RIG와 RAG 비교
구분 | RAG | RIG |
---|---|---|
개념 | 외부 데이터를 미리 검색하여 프롬프트에 추가 후 응답 생성 | 응답 생성 도중 필요한 데이터를 실시간으로 검색하고 통합 |
작동 방식 | 검색 → 프롬프트 보강 → 응답 생성 | 질의 분석 → 실시간 검색 → 응답 생성 |
장점 | 대규모 데이터 활용 가능, 사전 준비된 정보로 효 율적 처리 | 최신 데이터 반영, 실시간 정보로 동적이고 정확한 응답 제공 |
단점 | 오래된 데이터 사용 가능성, 프롬프트 길이 증가 | 쿼리 작성 및 추가 학습 필요, 처리 속도 저하 가능 |
적용 분야 | 일반 Q&A 시스템, 대규모 문서 기반 분석 | 실시간 정보가 중요한 대화형 AI, 복잡한 문제 해결 |
RIG 적용시 주요 고려사항
- 외부 데이터베이스 품질 관리: 신뢰할 수 있는 데이터 소스를 확보하고 정기적으로 갱신
- 보안 및 프라이버시: 민감한 정보가 외부로 노출되지 않도록 암호화 및 접근 제어 시스템 적용
- 처리 속도 최적화: 실시간 검색 과정에서 발생할 수 있는 지연 문제를 해결하기 위한 최적화, 캐싱