RAG 란 무엇인가?
RAG 는 "Retrieval-Augmented Generation", 즉 검색 기반 생성 기술로, 대규모 언어 모델(LLM)이 외부 지식을 검색해 활용하며 답변을 생성하는 방식을 말한다. 단순히 훈련된 지식에만 의존하지 않고, 실시간으로 필요한 정보를 찾아와 응답에 활용함으로써, 정보의 정확성과 최신성을 높일 수 있는 것이 가장 큰 특징이다.
대규모 언어 모델은 방대한 데이터로 훈련되지만, 학습 시점 이후의 정보는 알 수가 없고, 모든 세부 정보를 기억하기도 어렵다. 특히 뉴스, 법률, 기술 문서처럼 시간에 민감하거나 구체적인 정보가 필요한 상황에서는 한계가 생긴다.
이럴 때 RAG는 다음과 같이 작동한다:
1. 사용자의 질문 입력
2. 관련 문서 검색 (Retrieval)
o 벡터 데이터베이스나 검색 시스템을 통해 관련 텍스트 문서를 찾아온다.
3. 검색된 문서를 바탕으로 응답 생성 (Generation)
o LLM은 검색된 정보를 토대로 정확하고 근거 있는 답변을 만든다.
이 구조는 인간의 사고방식과도 유사하다. 모르는 정보를 즉흥적으로 지어내기보다는, 신뢰할 수 있는 자료를 찾고 그 근거를 바탕으로 설명하는 방식이다.
● RAG의 구성 요소
1) Retriever (검색기): 질문과 관련 있는 문서를 벡터 기반으로 찾아준다. 대표적으로 FAISS, Elasticsearch, Pinecone 등의 시스템을 활용한다.
2) Generator (생성기): 검색된 문서를 활용해 자연어로 답변을 생성한다. GPT, BERT, LLaMA 등 다양한 LLM이 사용된다.
● 장점
1) 정확성 향상: 검색된 문서를 기반으로 하기에 근거 있는 응답이 가능하다.
2) 업데이트 가능성: 외부 문서만 갱신하면 최신 정보를 반영할 수 있어 재훈련이 필요 없다.
3) 모델 경량화: 모델에 모든 지식을 넣지 않아도 되므로, 상대적으로 경량화된 모델로도 성능을 낼 수 있다.
● 단점 및 과제
1) 검색 품질에 의존: 검색 단계에서 부정확하거나 부적절한 문서가 선택되면 응답 품질도 저하된다.
2) 속도 저하: 검색과 생성 두 단계를 거치기 때문에 응답 속도가 느릴 수 있다.
3) 출처 불명확: 생성된 응답이 어떤 문서를 기반으로 했는지 명시되지 않으면 신뢰도를 판단하기 어렵다.
● 대표 활용 사례
1) 챗봇 및 고객 응대 시스템: 기업 내부 문서나 FAQ를 기반으로 정확한 정보 제공
2) 법률/의료 분야: 민감하고 정확도가 요구되는 분야에서 근거 기반 답변 생성
3) 문서 요약 및 질의응답 시스템: 논문, 매뉴얼 등 방대한 문서에서 정보를 추출하고 자연어로 요약
RAG는 단순한 생성 AI를 넘어, 신뢰성과 실용성을 확보한 인공지능 응답 구조다. 특히 기업용 AI, 지식 검색, 도메인 특화 서비스에서 큰 가능성을 보여주며, 향후 AI 도입의 표준 방식 중 하나로 자리 잡을 것으로 전망된다. 생성형 AI의 진화에 있어, RAG는 매우 중요한 연결고리다.