RAG(검색 증강 생성)란 무엇인가요?

RAG의 정의

RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 ‘검색 증강 생성’이라고 번역할 수 있으며, 인공지능이 더 정확하고 최신의 답변을 만들기 위해 외부 정보를 검색해서 활용하는 기술입니다[1][2].

쉽게 말하면, 시험을 볼 때 교과서뿐만 아니라 참고서와 인터넷 자료까지 찾아보고 답을 쓰는 것과 같습니다[3]. 인공지능도 미리 학습한 지식만으로는 한계가 있어서, 필요할 때 외부 자료를 찾아보고 그 정보를 활용해서 더 정확한 답변을 만들어내는 것이 RAG의 핵심입니다[4].

RAG가 필요한 이유

기존의 대규모 언어 모델(LLM)은 몇 가지 문제점이 있었습니다:

정보의 시간 제한: 인공지능은 학습한 시점까지의 정보만 알고 있어서, 최신 뉴스나 새로운 정보에 대해서는 답할 수 없습니다[1][2]. 예를 들어, 2023년까지 학습한 AI는 2024년에 일어난 일들을 모르죠.

환각 현상: 인공지능이 확실하지 않은 정보에 대해서도 그럴듯한 거짓 답변을 만들어내는 경우가 있습니다[2][5]. 이를 ‘할루시네이션(Hallucination)’이라고 부릅니다.

출처 불분명: 일반적인 AI 모델은 답변의 출처를 명확히 제시하기 어려워서, 그 정보가 정확한지 확인하기 힘들었습니다[6].

전문 지식 부족: 특정 분야의 깊이 있는 전문 지식을 모두 학습하기는 어려웠습니다[6].

RAG의 동작 원리

RAG는 세 단계로 작동합니다:

1. 검색 (Retrieval)

사용자가 질문을 하면, 먼저 관련된 정보를 외부 데이터베이스나 문서에서 찾아봅니다[1][7]. 마치 도서관에서 필요한 책을 찾는 것과 같습니다.

2. 증강 (Augmentation)

검색해서 찾은 정보를 원래 질문과 결합합니다[1][7]. 찾은 자료를 정리해서 답변에 활용할 수 있도록 준비하는 과정입니다.

3. 생성 (Generation)

결합된 정보를 바탕으로 최종 답변을 만들어냅니다[1][7]. 이때 AI는 검색한 정보와 자신의 학습된 지식을 함께 사용해서 정확하고 자연스러운 답변을 생성합니다.

RAG의 장점

최신 정보 활용: 실시간으로 업데이트되는 정보를 활용할 수 있어서, 최신 뉴스나 변화하는 정보에 대해서도 정확한 답변을 제공할 수 있습니다[7][2].

정확도 향상: 신뢰할 수 있는 외부 자료를 참조하기 때문에 더 정확한 답변을 만들 수 있습니다[7][2].

출처 명시: 답변의 근거가 되는 자료를 명시할 수 있어서, 사용자가 정보의 신뢰성을 확인할 수 있습니다[2][5].

비용 효율성: 모델을 다시 훈련하지 않고도 새로운 정보를 추가할 수 있어서 경제적입니다[7][2].

RAG의 실제 활용 사례

교육 분야: 학생들이 질문하면 최신 교육 자료나 참고서에서 정보를 찾아서 설명해주는 AI 튜터가 가능합니다[8][4].

고객 서비스: 회사의 제품 매뉴얼이나 FAQ를 검색해서 고객 질문에 정확하게 답변하는 챗봇에 활용됩니다[4][9].

의료 분야: 최신 의학 연구나 치료법에 대한 정보를 검색해서 의료진에게 도움을 주는 시스템으로 사용됩니다[10].

검색 엔진: 마이크로소프트의 빙(Bing)이나 구글 등에서 검색 결과와 AI 답변을 결합한 서비스에 활용됩니다[11].

간단한 예시

일반적인 AI 질문: “2024년 올림픽은 어디서 열렸나요?”

• 기존 AI: “죄송합니다. 제가 학습한 정보로는 2024년 올림픽 정보를 알 수 없습니다.”

RAG 적용 AI 질문: “2024년 올림픽은 어디서 열렸나요?”

• RAG AI: 최신 뉴스나 올림픽 공식 웹사이트에서 정보를 검색한 후 → “2024년 올림픽은 프랑스 파리에서 7월 26일부터 8월 11일까지 열렸습니다. (출처: 국제올림픽위원회 공식 웹사이트)”

결론

RAG는 인공지능이 단순히 암기한 정보만 사용하는 것이 아니라, 필요할 때 외부 자료를 찾아보고 그 정보를 활용해서 더 정확하고 유용한 답변을 만들어내는 기술입니다[6][12].

마치 숙제를 할 때 교과서뿐만 아니라 도서관에서 책을 찾아보고, 인터넷에서 최신 정보를 검색해서 종합적인 답안을 작성하는 것과 같습니다. 이를 통해 AI는 더 신뢰할 수 있고 유용한 도구가 될 수 있습니다[2][5].

RAG 기술은 앞으로 교육, 의료, 고객 서비스 등 다양한 분야에서 더욱 발전하고 활용될 것으로 예상됩니다[12][13].

출처
[1] <지식 사전> RAG(검색 증강 생성)가 뭔가요? 실시간 검색과 AI의 … https://blog.kakaocloud.com/98
[2] 검색 증강 생성(RAG)이란 무엇인가요? – AI – AWS https://aws.amazon.com/ko/what-is/retrieval-augmented-generation/
[3] [LLM][RAG] RAG(Retrieval-Augmented Generation) 소개 및 설명 https://dwin.tistory.com/172
[4] RAG란? RAG 쉬운 설명 – AI 알리미 – 티스토리 https://ai-inform.tistory.com/entry/RAG%EB%9E%80-RAG-%EC%89%AC%EC%9A%B4-%EC%84%A4%EB%AA%85
[5] 검색증강생성 https://ko.wikipedia.org/wiki/%EA%B2%80%EC%83%89%EC%A6%9D%EA%B0%95%EC%83%9D%EC%84%B1
[6] RAG란 무엇인가? 10분만에 이해하기 – 브런치 https://brunch.co.kr/@acc9b16b9f0f430/73
[7] RAG(검색 증강 생성)이란? | 용어 해설 | HPE 대한민국 https://www.hpe.com/kr/ko/what-is/rag.html
[8] 정보검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG) https://thebasics.tistory.com/321
[9] Retrieval Augmented Generation(RAG)이란? | 퓨어스토리지 https://www.purestorage.com/kr/knowledge/what-is-retrieval-augmented-generation.html
[10] RAG의 구체적인 장점과 실제 적용 사례는?! https://blog.aifrica.co.kr/rag%EC%9D%98-%EA%B5%AC%EC%B2%B4%EC%A0%81%EC%9D%B8-%EC%9E%A5%EC%A0%90%EA%B3%BC-%EC%8B%A4%EC%A0%9C-%EC%A0%81%EC%9A%A9-%EC%82%AC%EB%A1%80%EB%8A%94-33093
[11] RAG(Retrieval-Augmented Generation): LLM의 한계와 보완 방법 https://www.igloo.co.kr/security-information/ragretrieval-augmented-generation-llm%EC%9D%98-%ED%95%9C%EA%B3%84%EC%99%80-%EB%B3%B4%EC%99%84-%EB%B0%A9%EB%B2%95/
[12] 2024 Year Of The RAG :: RAG가 주목 받는 이유와 미래 동향 https://www.skelterlabs.com/blog/2024-year-of-the-rag
[13] 검색 증강 생성(RAG)이란? 생성형 AI의 정확도를 높이는 기술 – Red Hat https://www.redhat.com/ko/topics/ai/what-is-retrieval-augmented-generation
14 RAG란 무엇인가 – 활용법 & Cookbook https://www.ncloud-forums.com/topic/277/
[15] RAG, 검색 증강 생성이란? – NVIDIA 블로그 https://blogs.nvidia.co.kr/blog/what-is-retrieval-augmented-generation/
[16] 검색증강생성(RAG; Retrieval-Augmented Generation)이란? -개념 … https://ahha.ai/2024/07/24/rag/
[17] RAG(검색 증강 생성)란? – LLM 단점을 보완하는 기술 – 모두의연구소 https://modulabs.co.kr/blog/retrieval-augmented-generation
[18] 검색증강생성(RAG)의 한계점과 보완책 – 슈퍼브 블로그 https://blog-ko.superb-ai.com/limitations-and-workarounds-for-rag/
[19] RAG란 무엇입니까? 검색 증강 생성에 대한 설명 – 인텔 https://www.intel.co.kr/content/www/kr/ko/learn/what-is-rag.html
[20] 검색 증강 생성(RAG)이란? | 포괄적인 RAG 안내서 – Elastic https://www.elastic.co/kr/what-is/retrieval-augmented-generation
[21] Gen AI 해커톤에서 선보인 기업 맞춤형 RAG 적용 사례 | 인사이트리포트 https://www.samsungsds.com/kr/insights/rag-customization.html
[22] RAG는 무엇인가? RAG를 간단하게 구현해보자 – velog https://velog.io/@one_two_three/RAG%EB%9E%80-%EB%AC%B4%EC%97%87%EC%9D%B8%EA%B0%80
[23] 문서 기반 Q&A: RAG로 GPT를 더 똑똑하게 쓰는 방법 https://blog.sionic.ai/naive-rag
[24] RAG(검색 증강 생성) 쉬운 설명 및 예시 – LLM 사용 필수 지식 – Café https://hyunicecream.tistory.com/119
[25] RAG란 무엇입니까? 주목 받은 이유 및 미래 트렌드 https://hblabgroup.com/ko/rag%EB%9E%80-%EB%AC%B4%EC%97%87%EC%9E%85%EB%8B%88%EA%B9%8C-%EC%A3%BC%EB%AA%A9-%EB%B0%9B%EC%9D%80-%EC%9D%B4%EC%9C%A0-%EB%B0%8F-%EB%AF%B8%EB%9E%98-%ED%8A%B8%EB%A0%8C%EB%93%9C/
[26] RAG 누구든지 이해시켜 드릴게요! | AI 필수 지식 – YouTube https://www.youtube.com/watch?v=ucH_N3jPQ0E
[27] 생성형 AI를 더 강력하게 사용하기: RAG와 미세조정 – 브런치 https://brunch.co.kr/@mindsai/8
[28] 검색 증강 생성(RAG)이란 무엇인가요? | Oracle 대한민국 https://www.oracle.com/kr/artificial-intelligence/generative-ai/retrieval-augmented-generation-rag/
[29] 2-1. RAG 개요 – 랭체인(LangChain) 입문부터 응용까지 – 위키독스 https://wikidocs.net/231393