GRPO (Generative Retrieval-augmented Policy Optimization)는 검색 기반 문서 활용 최적화와 강화학습을 결합한 생성형 AI 훈련 프레임워크입니다.
모델이 검색된 문서 활용을 스스로 학습하고, 사실 일관성(factual consistency)과 응답 품질을 향상시키도록 설계되었습니다.

주요 특징:

• 검색 보강 생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation)
외부 문서를 검색하여 응답에 활용, 출력 품질을 향상시킵니다.

• 정책 최적화(Policy Optimization)
강화학습(RL)을 통해 모델이 어떤 문서를 선택하고 어떻게 사용할지 스스로 학습합니다.

• 사실 일관성(Factual Consistency)
생성된 응답이 검색된 실제 데이터(ground truth)와 더 잘 일치하도록 개선합니다.

• 동적 문맥 최적화(Dynamic Contextualization)
사용자 입력에 따라 가장 적합한 문서를 동적으로 검색하고 활용하도록 유도합니다.

• 엔드-투-엔드 훈련(End-to-End Training)
검색 모듈과 생성 모듈을 하나의 통합된 프레임워크로 동시에 학습시킵니다.

활용 사례: 

• 질의응답 시스템(Question Answering Systems)
실제 문서에 기반한 더 신뢰할 수 있는 답변 생성

• 기업용 검색(Enterprise Search)
사내 문서 검색 시 더 정확하고 일관된 결과 제공

• 챗봇·가상 비서(Chatbots and Virtual Assistants)
외부 지식을 활용한 문맥 인지형 응답 생성

• RAG 모델 최적화
자기 평가(Self-Critique) 및 문서 선택 개선

• LLM 안전성 및 정확성 향상(LLM Alignment)
고위험 분야에서 사실 기반 응답을 강화하여 신뢰성 확보

중요성