🔍 RAG(Retrieval-Augmented Generation)란? 검색과 생성의 만남

최근 LLM 기반의 챗봇이나 AI 도우미를 만들다 보면 이런 문제를 자주 겪게 됩니다.

"모델이 그럴듯하게 대답하는데, 사실이 아니야…"
"최신 정보를 반영하려면 모델을 다시 학습시켜야 할까?"
"회사 내부 문서를 기반으로 답변하게 만들 수 없을까?"

이럴 때 등장하는 해결책이 바로 RAG(Retrieval-Augmented Generation)입니다.
오늘은 개인 개발자 관점에서 RAG가 뭔지, 어떻게 동작하는지, 그리고 어디에 활용할 수 있는지 간단히 정리해보겠습니다.

---

🧠 RAG란?

RAG는 말 그대로:

검색(Retrieval) + 생성(Generation)

LLM이 외부 지식을 검색해서 가져온 후, 이를 기반으로 더 정확하고 신뢰성 있는 답변을 생성하는 구조입니다.

---

⚙️ 어떻게 동작할까?

RAG는 크게 두 단계로 동작합니다:

1. 🔎 Retrieval (검색)

• 사용자의 질문을 받아 관련 문서를 외부 지식 베이스(예: 사내 문서, 위키, 벡터 DB 등)에서 검색합니다.
• 검색 방식은 Dense Retriever (예: DPR, Sentence Transformers), 또는 전통적인 BM25 등을 사용합니다.

2. ✍️ Generation (생성)

• 검색된 문서를 LLM의 입력(prompt)에 함께 넣고 답변을 생성합니다.
• 예: “질문: XX\n문서: YY\n답변: …” 형태

---

📦 구조 요약

[사용자 질문]

↓

[Retriever: 관련 문서 검색]

↓

[Generator: 문서 + 질문 → 답변 생성]

↓

[최종 응답]

---

728x90

 

✅ RAG의 장점

장점설명

📅 최신 정보 반영	검색 기반이므로 최근 문서도 반영 가능
💡 사실성 개선	LLM의 ‘환각(hallucination)’ 현상 감소
🛠 유연성	사내 문서, DB, API 등 다양한 지식 소스 연결 가능
🔄 모델 재학습 불필요	파라미터를 재학습할 필요 없이 지식만 업데이트

 

---

🆚 기존 LLM과의 차이

항목기존 LLMRAG

지식 소스	모델 내부 파라미터	외부 문서 기반
최신성	모델 학습 시점까지	실시간 검색 가능
정확성	환각 가능성 존재	문서 기반 생성으로 정확도 향상

 

---

🧩 RAG를 어디에 써먹을 수 있을까?

• ✅ 사내 문서 기반 Q&A 챗봇
• ✅ 고객지원용 자동 응답 시스템
• ✅ 논문/보고서 요약 시스템
• ✅ 법률/의료 문서 검색 기반 상담
• ✅ 개인 검색 보조 도우미

---

🛠 RAG 구현에 자주 쓰이는 툴

역할오픈소스/도구

문서 검색	FAISS, Pinecone, Weaviate
문서 벡터화	Sentence Transformers, OpenAI Embeddings
생성 모델	GPT-4, Claude, Mistral, LLaMA 등
통합 프레임워크	LangChain, Haystack, LlamaIndex

 

---

✍️ 마무리

RAG는 단순한 "LLM 사용"을 넘어, 진짜 쓸만한 AI 서비스를 만들기 위한 핵심 기술입니다.
단지 똑똑한 AI가 아니라, 정확하고 최신 정보에 기반한 도우미를 만들고 싶다면 RAG는 꼭 살펴볼 가치가 있습니다.