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QA Pair Passage RAG 기반 LLM 한국어 챗봇 서비스
QA Pair Passage RAG-based LLM Korean chatbot service 원문보기

한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회, 2023 Oct. 12, 2023년, pp.683 - 689  

신중민 (Human-inspired AI 연구소) ,  이재욱 (고려대학교 컴퓨터학과) ,  김경민 (Human-inspired AI 연구소) ,  이태민 (Human-inspired AI 연구소) ,  안성민 ((주)오투오) ,  박정배 (Human-inspired AI 연구소) ,  임희석 (Human-inspired AI 연구소)

초록
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자연어 처리 분야는 최근에 큰 발전을 보였으며, 특히 초대규모 언어 모델의 등장은 이 분야에 큰 영향을 미쳤다. GPT와 같은 모델은 다양한 NLP 작업에서 높은 성능을 보이고 있으며, 특히 챗봇 분야에서 중요하게 다루어지고 있다. 하지만, 이러한 모델에도 여러 한계와 문제점이 있으며, 그 중 하나는 모델이 기대하지 않은 결과를 생성하는 것이다. 이를 해결하기 위한 다양한 방법 중, Retrieval-Augmented Generation(RAG) 방법이 주목받았다. 이 논문에서는 지식베이스와의 통합을 통한 도메인 특화형 질의응답 시스템의 효율성 개선 방안과 벡터 데이터 베이스의 수정을 통한 챗봇 답변 수정 및 업데이트 방안을 제안한다. 본 논문의 주요 기여는 다음과 같다: 1) QA Pair Passage RAG을 활용한 새로운 RAG 시스템 제안 및 성능 향상 분석 2) 기존의 LLM 및 RAG 시스템의 성능 측정 및 한계점 제시 3) RDBMS 기반의 벡터 검색 및 업데이트를 활용한 챗봇 제어 방법론 제안

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