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Advanced RAG Technique 기반 생성형AI 서비스 개발에 대한 연구 (5회차: RAG 논문 정복)
- DEVOTEE 요약
- Advanced RAG Technique 5회차 모임에서는 총 4편의 논문을 중심으로 Retriever 성능과 응답 품질 향상 방안을 논의하며, RAGAS 평가 framework를 통해 신뢰성 있는 응답 품질 평가 방법을 공유했습니다. 또한, Agentic AI와 Graph RAG에 대한 최신 연구를 발표하며 AI 에이전트 구축과 Knowledge Graph 활용의 가능성과 한계를 탐구했습니다. 참여자들은 논문을 기반으로 실제 현장 경험을 나누며 유익한 시간을 보냈습니다.
Advanced RAG Technique 5회차 모임기록을 남깁니다.
어느덧 5번째 모임을 가졌네요.
금일 살펴본 4편의 논문을 포함하여 벌써 15편의 RAG 관련 주요 논문을 살펴보고 있습니다.
여러 RAG Technique를 통해서 최종 응답 품질을 향상 시켜나가지만, 기본 Retriever의 성능에 일정 부분 의존 할 수 밖에 없습니다.
먼저 "최고의 Retriever" 에 관하여 논의하기 위해 관련 논문을 살펴 보았습니다.
성능 평가를 위한 framework, Sparse Retriever의 역할, 앙상블 접근의 유효성 등 에 대해 살펴볼 수 있는 시간이었습니다.
LLM 관련 과제를 진행하다보면 항상 고민하게 되는 부분이 어떻게 응답 품질의 신뢰성을 평가하고 객관화할까인데..
이에 대해 현장에서 널리 쓰이는 평가 framework인 RAGAS를 주제로 장현상님이 관련 논문을 발표해 주셨습니다.
각 평가지표의 산출원리를 명확하게 이해하고 활용하는 것이 중요하다는 것에 공감하는 시간이었을꺼라 생각합니다.
다음으로 최근의 핫한 주제이기도 한 Agentic AI와 Graph RAG에 대한 논문을 김여진님과 박지영님이 연이어 발표해 주셨습니다.
Agentic AI는 외부 도구를 연계하여 보다 능동적인 AI Agent구축을 위한 다양한 패턴을 제시하는데,
다소 많은 분량에도 불구하고, 참여하신 모두에게 도움이 되도록 정리를 잘 해주셨습니다.
또 다른 흥미있는 주제인 Graph RAG에 대해 논문을 통해 접근해 보았습니다.
실제 현장에서 적용해 본 경험을 바탕으로 논의를 진행하기도 했는데요. Knowledge Graph 가 가진 ideal한 컨셉과 구현에 있어서의 한계 등 그 가능성에 대해 고민해 볼 수 있는 의미있는 시간이었습니다.
주어진 논문 리스트를 소화하며, Openlab 일정을 소화하고 있는데,
참여하신 모든 분들 오늘도 늦은시간까지 수고가 많으셨고, 뜻깊은 명절을 보내고, 이후에 뵙도록 하겠습니다.
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