## RAG란 무엇인가?

검색증강생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation)은 AI가 질문에 답하기 전에 외부 지식 저장소에서 정보를 찾아 반영하는 기술입니다. 즉, 텍스트를 생성하는 대규모 언어 모델(LLM)에 Google이나 Wikipedia 같은 외부 자료를 참고시켜, 더 정확하고 최신의 답변을 만들어냅니다.

## RAG 등장 배경과 필요성

예전의 AI 질의응답 시스템은 제한된 정보만 활용했기 때문에 답변의 폭이 좁았고, 최근엔 웹과 SNS 등 비정형 텍스트 데이터가 폭발적으로 늘어나면서 다양한 정보를 받아들이는 시스템의 필요성이 커졌어요. 여기에 더해, 기존 언어 모델은 오래된 또는 사실과 다른 내용을 덜어내지 못했으나, RAG는 정확하고 신뢰가는 정보를 받아들이도록 

검색증강생성(RAG)은 AI가 외부 정보를 활용해 더 정확한 답변을 제공하는 기술입니다.
- RAG는 대규모 언어 모델과 외부 데이터 검색기를 결합하여 최신·신뢰성 높은 정보를 제공합니다.
- 답변 생성 전에 질문 관련 정보를 벡터 DB에서 검색해 근거를 강화합니다.
- 실제 적용은 챗봇, 고객지원 등 다양한 분야에서 확대 중이며 앞으로도 발전이 기대됩니다.

검색증강생성(RAG) 핵심 정리

ciscons

## 데이터베이스란 무엇인가?

정보를 안전하게 저장하고 빠르게 찾을 수 있도록 도와주는 데이터 관리 시스템입니다. 일반적으로 웹사이트 회원 정보, 쇼핑몰 주문 내역 등 여러 데이터가 이곳에 저장됩니다.

## RDBMS: 정형 데이터의 표준 관리 도구

관계형 데이터베이스(RDBMS)는 테이블 형태로 데이터를 저장합니다. 각각의 테이블은 행과 열로 구성되고, 회원, 제품, 주문 등 서로 연결되는 관계를 명확하게 정의할 수 있습니다. 이 방식 덕분에 데이터의 무결성과 일관성이 높으며, 일반적인 비즈니스에 널리 쓰입니다.\
주요 특징:

* 엄격한 데이터 구조(스키마)

* SQL 언어로 CRUD(생성, 조회, 수정, 삭제)

* 트랜잭션의 안정성(ACID 원칙: 원자성, 일관성, 고립성, 지속성)

* 복잡

정형 데이터와 비정형 데이터를 효과적으로 관리하기 위해 RDBMS와 벡터 데이터베이스를 함께 활용하는 것이 중요합니다.
- RDBMS는 테이블 형태로 각종 정형 데이터를 정확하게 관리하고, 벡터 데이터베이스는 이미지·텍스트 등 비정형 데이터를 의미 기반으로 빠르게 검색합니다.
- 생성형 AI 등 최신 시스템에서는 두 가지 DB의 장점을 결합한 하이브리드 방식이 점점 확대되고 있습니다.
- 번역, Q&amp;A 등 실제 응용 분야에서 두 DB를 함께 사용하면 정보의 풍부함과 정확성이 동시에 향상됩니다.

RDBMS와 벡터 데이터베이스의 차이와 활용

## AI 기반 메일 답변 자동화

인공지능은 고객 문의 메일을 받아 내용을 분석한 뒤, 정중하고 상황에 맞는 답변을 만들어냅니다. 이러한 시스템에서는 자동화 툴(Zapier 등)이 메일 도착을 감지해 GPT 등의 AI에 답변 생성 요청을 합니다. 이후 AI가 만든 답변을 메일로 자동 회신하므로, 문의 응대 속도가 빨라지고 고객 만족도가 높아집니다.

## 시각적 자동화 툴과 연동된 작업 흐름

Make(옛 Integromat)와 같은 워크플로우 툴을 활용하면, 구글 시트에 입력된 요청 데이터를 읽어 AI와 연동해 자동으로 메일 제목과 본문을 만듭니다. 담당자가 초안을 확인∙승인한 후 Gmail로 자동 발송이 이뤄지므로, 견적 요청 회신이나 뉴스레터 등 반복 업무를 효과적으로 처리할 수 있습니다.

## 고

AI와 워크플로우 자동화 툴로 이메일 답변과 고객 응대를 효율적으로 자동화할 수 있습니다.
- AI를 활용해 고객 문의 메일에 신속하고 상황에 맞는 자동 답변이 가능합니다.
- 시각적 자동화 툴을 이용해 반복적인 이메일 업무(견적, 뉴스레터 등)를 자동 처리할 수 있습니다.
- 기본 자동응답 기능 및 다양한 플랫폼으로 메일 마케팅과 고객 소통을 쉽게 자동화할 수 있습니다.

검색증강생성(RAG) 핵심 정리

RDBMS와 벡터 데이터베이스의 차이와 활용

메일 자동 발송 응대 시스템의 다양한 활용법