RL 기반 자체 개선 RAG 시스템 구현
요약
본 프로젝트는 강화학습(RL)을 활용하여 검색 증강 생성(RAG) 시스템의 문서 검색 과정을 최적화하는 방법을 제시합니다. BERT 기반 보상 모델링과 정책 경사법을 결합하여, 의미론적 유사도와 문서 다양성을 고려한 최적의 검색 전략을 학습하고 구현했습니다.
핵심 포인트
- RL을 활용해 RAG 시스템의 검색 정확도를 높임
- BERT 기반 보상 모델링으로 검색 품질 평가
- 정책 경사법과 경험 리플레이를 사용한 학습 구조
- FAISS, HuggingFace 임베딩, Groq LLM 등 최신 기술 스택 통합
본 프로젝트는 질문 답변 작업을 위해 문서 검색을 최적화하는 강화학습 (Reinforcement Learning, RL)이 향상된 검색 증강 생성 (Retrieval-Augmented Generation, RAG) 시스템을 구현합니다.
이 시스템은 다음 요소들을 결합합니다:
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🔍 컨텍스트 기반 응답을 위한 RAG (검색 증강 생성)
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🧠 문서 검색 최적화를 위한 강화학습 (Reinforcement Learning)
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🤖 의미론적 유사도를 위한 BERT 기반 보상 모델링(reward modeling)
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📈 최적의 검색 전략 학습을 위한 정책 경사법(Policy gradient methods)
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🎯 문서 재순위화(re-ranking)를 위한 사용자 정의 PolicyNetwork
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💨 효율적인 문서 검색을 위한 FAISS 벡터 스토어
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🔤 HuggingFace 임베딩 (all-MiniLM-L6-v2)
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🌐 Groq LLM 통합 (llama-3.3-70b-versatile)
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🎭 의미론적 유사도 및 문서 다양성을 기반으로 한 보상 계산
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📚 경험 리플레이(experience replay)를 사용한 정책 경사 학습
torch
numpy
langchain
...
- 저장소 복제 (Clone the repository)
- 필수 패키지 설치:
pip install torch numpy langchain faiss-cpu transformers langchain_groq
- 환경 변수로 Groq API 키 설정:
export GROQ_API_KEY='your-api-key'
- RAG-RL 시스템 초기화:
`rag_system = RLRAGSystem(
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