검색증강생성(RAG) 핵심 정리

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 돕습니다.

핵심 구성 요소

검색기(Retriever): 방대한 데이터에서 질문과 관련된 정보를 찾아냄
생성기(Generator): 검색된 정보를 바탕으로 최적화된 답변 제작
증강 방법: AI의 정보 처리와 활용 능력을 강화하기 위한 다양한 보조 기술

검색기의 작동 방식

검색기는 사용자의 질문과 데이터베이스에 담긴 문서를 의미적인 공간(벡터 공간)에서 비교해서 관련 정보를 뽑아내요. 이를 위해 문서와 질의를 적절한 크기의 '청크'로 나누고 임베딩 모델을 미세 조정하여 정확한 의미를 끌어냅니다. 또, 질문이 모호할 땐 '질의 재작성' 등으로 요청을 보완해 검색 성능을 높입니다.

생성기의 역할과 최적화

생성기는 취합된 정보를 압축하거나, 관련도가 높은 문서 위주로 재배열해 답변의 품질을 높입니다. 또한, 다양한 데이터에 적응하도록 파인튜닝하고 '대조 학습' 같은 기법을 사용해 편향을 방지함으로써, 더 현실적이고 신뢰도 높은 텍스트를 내놓게 됩니다.

RAG의 작동 순서 한눈에 보기

질문을 벡터 형태로 변환
벡터 DB에서 유관 정보를 찾아 검색
관련도가 높은 문서를 순위별로 선정
생성기가 검색 결과를 이용해 답변 생성

장점 요약

비용 절감: 기존 모델을 고치지 않아도 외부 정보를 쉽게 활용
최신 정보 제공: 실시간 데이터 연동으로 최신 답변 가능
신뢰성 향상: 답변의 근거 및 출처 명시, 오답 및 "환각" 방지
환각 현상 감소: 모델이 근거 없는 허구를 말할 확률이 줄어듦

잠재적 한계점

외부 데이터를 잘못 쓰면 오답 가능
개인정보와 민감한 데이터 접근 시 보안 이슈
사실 기반으로 동작해, 창의적·상상력이 필요한 문서 생성엔 제한

대표적인 적용 예시

Microsoft Bing: 웹페이지에서 정보를 검색해 대화형 AI로 답변
OpenAI WebGPT: 웹 검색을 결합한 AI 응답 시스템
Anthropic CAI: 대화에 외부 지식 활용, 신뢰성 강화
Perplexity AI: 질의-검색-답변 전체 과정을 투명하게 공개

실생활에서는 챗봇, 고객지원, 맞춤형 콘텐츠 추천 등 다양한 분야에서 빠르게 확산 중입니다.

앞으로의 전망

RAG 기술은 자연어처리와 정보검색이 결합된 혁신 분야로, 고객 지원, 엔터테인먼트, 교육 등 다양한 산업에 활발히 적용될 전망입니다. 실시간 업데이트, 개인화 서비스, 윤리적 보완 등 앞으로도 계속 성장할 것으로 기대됩니다.

출처 및 참고 : 검색증강생성 - 나무위키