RAG와 Fine-tuning: 생성형 AI와 대화형 AI 모두 활용 가능한 기술

RAG와 Fine-tuning: 생성형 AI와 대화형 AI 모두 활용 가능한 기술

안녕하세요. 파파대니입니다.

RAG(Retrieval-Augmented Generation)와 Fine-tuning은 생성형 AI와 대화형 AI 모두에 활용할 수 있는 기술이며, 특정 AI의 목적과 기능을 강화하는 데 사용됩니다. 이를 이해하기 쉽게 정리하면 아래와 같습니다.

 

1. RAG (Retrieval-Augmented Generation) : 검색 기반 생성

• 정의:
  AI가 기존에 학습한 데이터만 사용하는 것이 아니라, 외부 데이터베이스나 실시간 정보를 검색(Retrieval)하여 생성 결과에 반영하는 기술입니다.
• 생성형 AI에서의 역할:
  • 기존 데이터에 없는 내용을 외부에서 검색해 새로운 텍스트나 콘텐츠 생성에 반영.
  • 예: 최신 트렌드나 특정 분야의 전문 정보를 포함한 글 작성.
• 대화형 AI에서의 역할:
  • 대화 중 사용자 질문에 외부 정보를 검색하여 더 정확한 답변 제공.
  • 예: "오늘 서울 날씨 어때?" 같은 질문에 실시간 데이터를 검색해 답변.
• 요약:
  • 둘 다 사용 가능.
  • 생성형 AI: 콘텐츠 생성 품질을 높이기 위해 활용.
  • 대화형 AI: 대화의 신뢰성과 정보성을 강화하기 위해 활용.

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2. Fine-tuning (파인튜닝) : 미세 조정

• 정의:
  이미 학습된 AI 모델에 특정 데이터를 추가 학습시켜, 특정 도메인(의료, 법률 등)이나 사용 목적에 맞게 성능을 개선하는 과정.
• 생성형 AI에서의 역할:
  • 특정 분야에 특화된 텍스트 생성 모델을 만들기 위해 사용.
  • 예: 의료 데이터를 학습시켜 전문적인 의학 논문 초안 작성.
• 대화형 AI에서의 역할:
  • 특정 산업(예: 고객 서비스)에 맞춘 AI 챗봇 개발.
  • 예: 법률 상담에 특화된 AI 대화형 비서 제작.
• 요약:
  • 둘 다 사용 가능.
  • 생성형 AI: 특정 콘텐츠 생성에 최적화.
  • 대화형 AI: 특정 사용 사례에 맞춘 대화 능력 강화.

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RAG와 Fine-tuning의 관계 정리

기술	생성형 AI에서의 역할	대화형 AI에서의 역할
RAG	새로운 콘텐츠에 실시간 정보 추가	대화 중 정확하고 최신 정보를 제공
Fine-tuning	콘텐츠 생성 품질 향상 (특정 도메인 특화)	특정 상황/산업에 맞는 대화 성능 개선

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RAG와 Fine-tuning은 생성형 AI와 대화형 AI 모두에서 중요한 역할을 하는 기술입니다.

RAG는 외부 정보를 검색해 AI의 응답이나 생성 결과를 강화하는 기술로, AI가 보다 정확하고 풍부한 정보를 제공할 수 있도록 돕습니다.

반면, Fine-tuning은 AI를 특정 목적에 맞게 최적화하는 학습 과정으로, 각 AI 모델의 성능을 더욱 세밀하게 개선합니다.

이 두 기술은 각각의 AI 모델에 적용되어 성능을 강화하며, 생성형 AI나 대화형 AI의 기능을 더욱 효율적으로 수행할 수 있게 합니다.

결과적으로, RAG와 Fine-tuning은 AI 기술을 더욱 유용하고 정확하게 활용할 수 있도록 하는 중요한 도구입니다.

 

 

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