nlp
RAG(검색 증강 생성)란? AI 환각을 줄이는 핵심 기술
RAG의 개념과 작동 원리, 그리고 왜 기업들이 RAG를 도입하는지 알아봅니다.
#RAG#검색 증강 생성#LLM#벡터 DB
RAG란 무엇인가?
RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성)는 LLM이 답변을 생성하기 전에, 외부 지식 베이스에서 관련 정보를 검색하여 참고하는 기술입니다. 이를 통해 AI의 환각(hallucination) 문제를 크게 줄이고, 최신 정보를 반영한 정확한 답변을 제공할 수 있습니다.
왜 RAG가 필요한가?
LLM에는 본질적인 한계가 있습니다:
- 지식 컷오프: 학습 데이터 이후의 정보를 알지 못함
- 환각: 그럴듯하지만 틀린 정보를 생성할 수 있음
- 전문 지식 부족: 특정 도메인의 내부 문서를 알지 못함
RAG는 이러한 한계를 극복하기 위해 고안된 아키텍처입니다.
RAG의 작동 원리
RAG는 크게 세 단계로 작동합니다:
1단계: 인덱싱 (Indexing)
문서를 작은 청크(chunk)로 분할하고, 각 청크를 벡터 임베딩으로 변환하여 벡터 데이터베이스에 저장합니다.
2단계: 검색 (Retrieval)
사용자 질문을 벡터로 변환하고, 벡터 DB에서 의미적으로 가장 유사한 문서 청크를 검색합니다.
3단계: 생성 (Generation)
검색된 문서를 컨텍스트로 포함하여 LLM에 전달하고, 이를 기반으로 답변을 생성합니다.
RAG vs 파인튜닝
| 구분 | RAG | 파인튜닝 |
|---|---|---|
| 지식 업데이트 | 문서만 추가/수정 | 재학습 필요 |
| 비용 | 상대적으로 저렴 | GPU 비용 높음 |
| 투명성 | 출처 추적 가능 | 출처 불명확 |
| 적용 속도 | 빠름 | 느림 |
기업들의 RAG 도입 사례
- 고객 지원: 내부 매뉴얼과 FAQ를 기반으로 정확한 답변 제공
- 법률 리서치: 판례와 법령 DB를 검색하여 법률 자문 보조
- 의료 진단 지원: 최신 의학 논문을 참조하여 진단 정보 제공
- 사내 지식 관리: 사내 문서를 검색하여 직원 질문에 답변
2026년 RAG 트렌드
최근 RAG 기술은 더욱 정교해지고 있습니다:
- Agentic RAG: AI 에이전트가 필요에 따라 동적으로 검색 전략을 결정
- Graph RAG: 지식 그래프를 활용한 구조화된 검색
- Multimodal RAG: 텍스트뿐 아니라 이미지, 표, 차트도 검색 대상에 포함
- Self-RAG: LLM이 스스로 검색 필요성을 판단하고 검색 결과를 검증
RAG는 기업의 AI 도입에서 가장 실용적이고 효과적인 접근 방법으로 자리잡고 있으며, 앞으로도 핵심 기술로 계속 발전할 전망입니다.