RAG란 무엇인가?

• *Retrieval-Augmented Generation(RAG)**은 정보 검색 시스템(검색, 데이터베이스 등)의 강점과 **생성형 대규모 언어 모델(LLM)**의 언어 생성 능력을 결합한 AI 프레임워크입니다. RAG는 LLM이 사전에 학습된 데이터만을 기반으로 응답하는 한계를 극복하고, 외부 정보 소스에서 실시간 데이터를 검색하여 더 정확하고 최신 정보에 기반한 응답을 생성하도록 돕습니다.

즉, LLM이 “창의적이고 유창한 말하기 능력”을 지닌 기자라면, RAG는 그 기자에게 **믿을 만한 취재자료(검색 결과, 문서, 내부 데이터)**를 제공하는 편집장 역할을 합니다.

RAG는 어떻게 동작하는가?

RAG의 작동 방식은 크게 두 단계로 나눌 수 있습니다:

1. 정보 검색(Retrieval & Pre-processing)

• 먼저, 사용자의 쿼리나 문맥(Context)을 바탕으로 외부 정보(문서, 데이터베이스, 웹 등)를 검색합니다.

• 검색된 콘텐츠는 전처리(Tokenization, 정제, 스톱워드 제거 등)를 통해 LLM이 이해할 수 있도록 가공됩니다.

2. 생성(Grounded Generation)

• 전처리된 검색 결과가 LLM에 주입되고, 이 정보를 바탕으로 텍스트를 생성합니다.

• 이 과정에서 LLM은 학습 데이터뿐 아니라 검색된 ‘근거 자료’를 참고하여, 더 정확하고 신뢰할 수 있는 응답을 생성합니다.

이러한 RAG 구조는 생성형 AI의 핵심 취약점인 ‘환각(hallucination)’을 줄이는 데 효과적입니다.

왜 RAG가 필요한가?

✅ 최신 정보에 대한 접근

LLM은 학습 시점 이후의 정보를 반영할 수 없습니다. 하지만 RAG는 검색을 통해 최신 정보를 실시간으로 가져와 이를 기반으로 응답을 생성합니다.

✅ 사실 기반 생성(Factual Grounding)

LLM은 언어 생성에는 능숙하지만, 사실의 정확도는 보장할 수 없습니다. RAG는 외부에서 검색된 “사실”을 LLM에 직접 전달하여, 창작이 아닌 **사실 기반 생성(Grounded Generation)**을 가능하게 합니다.

Wissly는 LLM에 문서를 통째로 넣지 않고, 의미 있는 세그먼트만 벡터 검색을 통해 선별하여 제공합니다. 이로써 ‘필요한 정보만 전달하고, 쓸데없는 정보는 걸러내는’ 효율적인 RAG 구조를 구축합니다.

✅ 비용 및 성능 최적화

LLM이 처리할 수 있는 입력량은 한계가 있으며(Large Context Window, LCW), 입력이 많을수록 비용과 속도가 증가합니다. RAG는 필요한 정보만 선택적으로 제공함으로써 입력 토큰 수를 줄이고 성능을 높입니다.

RAG의 검색: 벡터 DB와 하이브리드 검색

RAG의 성공은 검색 품질에 달려 있습니다. 단순 키워드 검색만으로는 부족하며, 최근에는 다음과 같은 기술이 함께 활용됩니다:

• 벡터 데이터베이스: 문서나 데이터를 벡터 임베딩으로 저장해 의미 기반 검색(semantic search) 가능

• 하이브리드 검색: 벡터 검색과 키워드 검색을 조합하여 정확도 향상

• Re-ranker: 검색된 결과에 대해 정확도 및 관련도 점수를 다시 계산해 상위 결과의 품질을 높임

• 자동 쿼리 리라이팅: 사용자 쿼리의 오타를 수정하거나, 더 검색에 적합한 형식으로 변환

이러한 검색 최적화는 단순 검색보다 월등히 높은 정확도를 보이며, RAG의 ‘Grounding 품질’에 직접적으로 기여합니다.

RAG의 핵심: 정확도, 관련성, 품질

검색된 정보가 사용자의 질문과 관련 없거나 불완전하다면, LLM의 출력도 정확할 수 없습니다. 그래서 다음 요소가 중요합니다:

• 좋은 문서 구조: 문서를 적절한 단위로 나누는 Chunking 전략

• 적절한 검색 필터: 카테고리, 권한, 날짜 등 메타 정보를 활용한 필터링

• 프롬프트 최적화: 검색된 정보 기반으로 출력이 정제되도록 프롬프트 구조 개선

Vertex Eval 등 평가 서비스는 응답 텍스트에 대해 일관성(coherence), 사실성(groundedness), 유창성(fluency) 등을 수치화합니다. 이런 지표 기반으로 검색/생성 품질을 정량 측정하고, 지속 개선하는 것이 중요합니다. 이를 RAG Ops(운영 최적화) 접근이라고도 합니다.

RAG, AI 에이전트, 그리고 챗봇

RAG는 단순한 검색 도구가 아니라 에이전트, 챗봇, 업무 자동화 시스템에 바로 통합 가능한 프레임워크입니다. 다음과 같은 응용이 가능합니다:

• 사내 FAQ 챗봇: 유사 질문 검색 + 응답 생성

• 계약서 분석 도우미: 특정 조건에 맞는 조항 검색 + 설명

• 고객 지원 자동화: 고객 이슈 관련 기록 검색 + 응답 초안 자동 생성

• 데이터 분석 보고서 요약: 내부 보고서 검색 + 요약

결국, RAG는 당신의 데이터를 LLM에 연결하는 연결고리이며, 그 연결이 똑똑할수록 결과도 더 똑똑해집니다.

Wissly의 RAG: 보안 + 정확도 + 실무 활용성

Wissly는 RAG 구조를 로컬 환경에서도 구현할 수 있도록 설계된 보안 중심 RAG 플랫폼입니다:

• 온프레미스 설치형 또는 클라우드 VPC 지원

• 사내 문서를 벡터 임베딩하고 메타데이터 기반으로 고속 검색

• 관련 세그먼트만 LLM에 제공하여 환각을 줄이고 정확도 향상

• 보안, 컴플라이언스, 커스터마이징까지 가능한 엔터프라이즈 솔루션

결론: LLM에 똑똑한 데이터를 주입하는 가장 효율적인 방식, RAG

생성형 AI의 핵심은 모델의 크기가 아니라, 얼마나 좋은 데이터를 어떤 방식으로 연결하느냐에 달려 있습니다. RAG는 그 해답이며, Wissly는 이 기술을 기업 환경에 맞게 최적화한 솔루션입니다.

👉 지금 Wissly 데모를 신청하고, RAG 기반 문서 검색과 생성형 AI가 결합된 차세대 업무 경험을 직접 체험해보세요.