검색증강생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation) 기술

검색증강생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation) 기술은 생성형 AI 모델이 외부 검색 시스템에서 검색한 정보를 활용하여 더욱 정확하고 신뢰할 수 있는 응답을 생성하도록 돕는 기술입니다. 이는 대형 언어 모델(LLM)의 한계를 보완하기 위한 방법으로, LLM이 훈련 데이터에 포함되지 않은 최신 정보나 특정 도메인의 지식을 활용할 수 있도록 합니다.

 RAG의 주요 개념

1. 검색(Retrieval)
   • 사용자의 질문을 처리하여 적절한 검색 쿼리를 생성
   • 외부 데이터베이스(문서 저장소, 벡터 DB, 웹 검색 등)에서 관련 정보를 검색
2. 생성(Generation)
   • 검색된 정보를 기반으로 LLM이 답변을 생성
   • 검색한 문서의 내용을 참조하여 더 신뢰성 높은 응답 제공

 RAG의 주요 장점

• 정확도 향상: 최신 정보나 특정 도메인의 문서를 활용하여 LLM의 환각(Hallucination)을 줄임
• 메모리 및 훈련 비용 절감: 사전 학습된 모델을 다시 훈련하지 않고도 최신 데이터 활용 가능
• 특정 도메인 맞춤 적용 가능: 법률, 의료, 금융 등 특정 분야에서 최신 데이터 검색 후 답변 생성

RAG의 동작 과정

1. 질문 입력 → 2. 검색 쿼리 변환 및 실행 → 3. 관련 문서 검색 →
2. 검색 결과를 바탕으로 LLM 응답 생성 → 5. 최종 답변 출력

RAG 적용 사례

• 챗봇 및 QA 시스템: 기업 내부 문서를 검색하여 정확한 답변 제공
• 법률 및 의료 분야: 최신 법률 문서, 논문 등을 검색하여 신뢰성 있는 답변 생성
• 검색 엔진 보완: 단순 키워드 매칭을 넘어 AI 기반 문맥 이해 검색

최근 OpenAI, Google, Meta 등에서 RAG 기반 AI 모델을 활용한 검색 및 응답 생성 시스템을 연구하고 있으며, 실무에서도 다양한 분야에서 적용이 활발히 이루어지고 있습니다.