검색증강생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation)은 생성형 AI 모델이 응답을 생성할 때 외부 검색 엔진이나 지식 데이터베이스를 활용하여 정보를 보강하는 기술이다. 이 방식은 모델이 불확실하거나 부정확한 정보를 생성하는 문제(환각 현상)를 줄이고, 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 응답을 제공하는 것을 목표로 한다.
RAG는 OpenAI, Meta 등 주요 AI 연구 기관들이 연구한 기술로, 대형 언어 모델(LLM)이 자체적으로 저장한 데이터만을 기반으로 응답을 생성하는 기존 방식과 달리, 실시간 검색을 통해 최신 정보를 반영할 수 있도록 설계되었다.
주요 특징:
| 비교 항목 | 전통적 생성 AI | RAG |
|---|---|---|
| 데이터 출처 | 사전 학습된 데이터 | 사전 학습 데이터 + 실시간 검색 |
| 정보의 신뢰성 | 업데이트가 제한적, 오래된 정보 포함 가능 | 최신 정보 반영 가능 |
| 환각(Hallucination) 문제 | 자주 발생 | 줄어듦 |
RAG 기술은 다양한 분야에서 활용되고 있다.
RAG는 기존 생성형 AI의 한계를 극복하고, 신뢰도 높은 정보를 제공하는 데 유용한 기술이다. 생성 모델과 검색 기능을 결합함으로써 최신 정보를 기반으로 보다 정확한 응답을 제공할 수 있으며, 앞으로 다양한 산업 분야에서 더욱 활발하게 활용될 것으로 예상된다.