RAG 기반 챗봇 vs 기존 FAQ 챗봇: 무엇이 다른가

기업에서 챗봇 도입을 검토할 때 가장 많이 듣는 질문 중 하나가 “기존 FAQ 챗봇과 뭐가 다른가요?”입니다. RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기반 챗봇이 기존 방식과 어떻게 다른지, 어떤 상황에 적합한지 비교합니다.

기존 FAQ 챗봇의 한계

전통적인 FAQ 챗봇은 키워드 매칭 또는 의도 분류(Intent Classification) 방식으로 작동합니다.

• 정해진 질문-답변 쌍에서만 응답 가능
• 질문 표현이 조금만 달라도 “이해하지 못했습니다” 반복
• 새 FAQ 추가 시 재학습 또는 수동 등록 필요
• 복합 질문 처리 불가 (“A도 알고 싶고 B도 알고 싶어요”)

RAG 챗봇의 작동 방식

RAG는 검색(Retrieval) + 생성(Generation)을 결합한 방식입니다.

1. 질문 이해: 사용자 질문을 벡터로 변환
2. 관련 문서 검색: 지식베이스에서 유사한 문서/단락 검색
3. 답변 생성: 검색된 문서를 참조하여 LLM이 자연스러운 답변 생성

비교표

항목	FAQ 챗봇	RAG 챗봇
응답 범위	등록된 Q&A만	지식베이스 전체
질문 유연성	정형화된 질문만 인식	다양한 표현 이해
답변 형태	고정된 템플릿	문맥에 맞게 생성
복합 질문	처리 불가	여러 정보 조합 가능
지식 업데이트	수동 등록/재학습	문서 업로드만으로 반영
구축 비용	낮음	중간~높음
운영 비용	낮음	API 사용량에 비례

RAG가 적합한 경우

• 매뉴얼, 규정, 정책 문서가 수백~수천 페이지
• 질문 유형이 예측하기 어려움 (고객 문의, 내부 질문)
• 문서가 자주 업데이트됨
• 자연스러운 대화가 필요함

FAQ 챗봇이 적합한 경우

• 질문 유형이 10~50개로 제한적
• 답변이 고정되어야 함 (법적 문구, 약관 등)
• 비용 최소화가 우선
• 간단한 안내 + 상담원 연결 정도로 충분

하이브리드 접근

실제 프로젝트에서는 두 방식을 조합하는 경우가 많습니다.

• 1차 응대: 자주 묻는 질문은 FAQ 방식으로 빠르게 처리
• 2차 응대: FAQ에서 찾지 못한 질문은 RAG로 처리
• 3차 이관: RAG로도 답변이 어려우면 상담원 연결

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