RAG시 문서와 관련없는 내용

자연어 처리 분야에서 완벽한 솔루션은 어렵지만, 관련 없는 질문이나 문서에 없는 내용을 질문했을 때 적절하게 대응하는 방법에 대해 몇 가지 제안이 있습니다. 1. **데이터 품질 가공**: 이 상황의 일부를 해결하기 위해 데이터 세트를 정제하고 최적화할 수 있습니다. 문서 세트가 충분히 포괄적이고, 질문이 그 문서에 기반하여 만들어졌다면 이러한 형태의 실수가 줄어들 것입니다. 2. **이상치 탐지 알고리즘 활용**: 이 방식은 입력 데이터가 학습 데이터와 비교하여 얼마나 일반적인지(혹은 비정상인지)를 판단합니다. 임계값보다 높은 유사성 점수; 예를 들어 0.7, 0.8 등을 설정하고 이에 부합하지 않으면 응답을 제공하지 않도록 할 수 있습니다. 3. **직접 회피 메시지 작성**: 이 경우, 챗봇은 해당 질문에 대한 정보를 찾을 수 없음을 사용자에게 알리는 메시지를 반환합니다. 4. **잘못된 정보 탐지 및 보완 모델 사용**: 잘못된 정보를 포함하고 있는지 탐지하는 모델을 추가적으로 구성하거나, 기존의 RAG 모델과 병렬적으로 틀린 정보를 보완할 수 있는 모델을 따로 학습시키는 방법이 있습니다. 이런 이슈들은 NLP 연구 분야에서 여전히 진행중인 주제들이며, Hugging Face와 같은 공개 라이브러리를 통해 다양한 솔루션들을 실험해볼 수 있습니다. 특히, 'knowledge distillation'과 같은 추세가 새로운 방향성을 제시하고 있습니다.