📋 TL;DR (3줄 요약)
- RAG는 LLM + 검색을 결합해 환각(Hallucination)을 줄이는 기술
- 기업 내부 문서, FAQ, 고객 데이터 기반 AI 서비스 구축에 필수
- 벡터DB + 임베딩 + LLM 3가지 핵심 요소로 구성
🤖 RAG란 무엇인가?
RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 검색(Retrieval)과 생성(Generation)을 결합한 AI 기술입니다. 기존 LLM의 가장 큰 문제인 환각(Hallucination) – 그럴듯하지만 틀린 답변 – 을 해결하기 위해 등장했습니다.
기존 LLM의 한계
- ❌ 학습 데이터 이후 정보 모름 (지식 컷오프)
- ❌ 회사 내부 문서, 최신 정보 반영 불가
- ❌ 출처 없이 답변 → 신뢰도 문제
- ❌ 환각 현상 (틀린 정보를 자신있게 답변)
RAG의 해결 방식
질문이 들어오면 먼저 관련 문서를 검색하고, 검색된 문서를 참고해 LLM이 답변을 생성합니다. 마치 시험 볼 때 오픈북으로 보는 것과 같습니다.
⚙️ RAG 작동 원리
1️⃣ 문서 준비 (Indexing)
- 회사 문서, FAQ, 매뉴얼 등을 수집
- 문서를 작은 청크(Chunk)로 분할
- 각 청크를 벡터(숫자 배열)로 변환 (임베딩)
- 벡터 DB에 저장
2️⃣ 질문 처리 (Retrieval)
- 사용자 질문을 벡터로 변환
- 벡터 DB에서 유사한 문서 검색
- 상위 K개 관련 문서 추출
3️⃣ 답변 생성 (Generation)
- 검색된 문서 + 원래 질문을 LLM에 전달
- LLM이 문서 내용 기반으로 답변 생성
- 출처 표시 가능
🏢 기업 도입 사례
1. 고객센터 챗봇
- FAQ, 상품 정보, 정책 문서 기반 답변
- “반품 정책이 뭐예요?” → 실제 정책 문서에서 검색 후 답변
- 정확도 향상, 환각 감소
2. 사내 지식 검색
- 사내 위키, 규정집, 기술 문서 검색
- 신입사원 온보딩 시간 50% 단축
- 반복 질문 처리 자동화
3. 법률/의료 분야
- 판례, 의료 가이드라인 기반 답변
- 출처 명시로 신뢰성 확보
- 전문가 보조 도구로 활용
🔧 RAG 구축 시 고려사항
| 요소 | 선택지 | 고려사항 |
|---|---|---|
| 벡터 DB | Pinecone, Weaviate, Milvus, ChromaDB | 규모, 비용, 성능 |
| 임베딩 모델 | OpenAI, Cohere, 한국어 특화 모델 | 언어, 도메인 특성 |
| LLM | GPT-4, Claude, 로컬 LLM | 비용, 보안, 성능 |
| 청킹 전략 | 고정 크기, 의미 단위, 하이브리드 | 문서 특성 |
⚠️ 흔한 실수
- ❌ 청크 크기 너무 크거나 작게 설정
- ❌ 메타데이터 활용 안 함
- ❌ 리랭킹(Re-ranking) 미적용
- ❌ 프롬프트 최적화 소홀
📊 RAG vs Fine-tuning
| 비교 | RAG | Fine-tuning |
|---|---|---|
| 데이터 업데이트 | ✅ 즉시 반영 | ❌ 재학습 필요 |
| 비용 | ✅ 상대적 저렴 | ❌ GPU 비용 높음 |
| 출처 표시 | ✅ 가능 | ❌ 불가 |
| 적합 용도 | 지식 검색, QA | 스타일, 톤 변경 |
🚀 2026년 RAG 트렌드
- 🔹 Agentic RAG – AI 에이전트가 직접 검색 전략 결정
- 🔹 Hybrid Search – 키워드 + 시맨틱 검색 결합
- 🔹 Multimodal RAG – 텍스트 + 이미지 + 테이블 통합
- 🔹 Graph RAG – 지식 그래프와 결합
“AI는 도구입니다.
어떻게 쓰느냐가 경쟁력을 결정합니다.”
— 허브 코헨, 『협상의 기술』
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📞 02-1661-2460 | ✉️ atozsoft@atozsoft.co.kr
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