새로운 접근법으로
RAG 시스템 개선
RAG 시스템은 대형 언어 모델
(LLM)을 외부 지식과 결합하여
활용하는 방법입니다. 하지만,
기존의 검색 방법은 특정
맥락에서 중요한 세부사항을
놓칠 때가 많습니다. 📚
최근 코넬 대학교의 연구진이
발표한 논문은 이런 문제를
해결하기 위해 “맥락적
문서 임베딩”이라는 기법을
도입했습니다.
기존 방법의 한계
일반적으로 문서 검색에는
고정된 표현을 저장하는
“바이엔코더”가 사용됩니다.
하지만, 특수한 데이터셋에서는
효율성이 떨어지곤 했습니다.
새로운 기법의 도입
연구진은 바이엔코더의
성능을 개선하기 위해 두 가지
방법을 제안했습니다. 첫째,
훈련 과정에서 유사한 문서를
그룹화하여 대비 학습을
적용하는 방법입니다. 둘째,
임베딩 과정에서 문서의
맥락을 고려할 수 있도록
구조를 수정했습니다.
이러한 접근은 문서의 클러스터
전체와 고유한 세부사항을
모두 반영하는 임베딩을
가능하게 합니다. 🔍
새로운 모델의 성능 평가
연구진은 다양한 벤치마크에서
이 방법을 평가했으며,
특히 훈련 데이터와 테스트
데이터셋이 크게 다른 경우에
우수한 성능을 보였습니다.
이 새로운 모델은 특정
도메인에서 맞춤형 임베딩
모델을 대체할 수 있는
효율적인 방법으로
평가받고 있습니다.
추가적으로 이 모델은
텍스트 기반 모델뿐만 아니라
다른 형식의 데이터에도
확장 가능성이 있습니다. 📈
출처: VentureBeat
