08. 검색증강생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation)

검색증강생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation)은 거대언어모델(LLM)의 한계를 극복하고 최신 정보 기반의 정확한 응답을 제공하기 위해 등장한 기술입니다. 본 글에서는 RAG의 작동 원리, 기술 발전 흐름, 다양한 아키텍처 유형, 활용 사례 및 기술적 한계를 포괄적으로 다루고자 합니다. 이를 통해 RAG 기술의 실용적 가치와 향후 발전 방향에 대한 통합적 이해를 제공하고자 합니다.

 

 

1. RAG(Retrieval-Augmented Generation)의 정의와 배경

RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 거대언어모델(LLM)의 한계를 극복하기 위해 제안된 Retrieval(검색)과 Generation(생성)을 결합한 구조입니다. LLM는 데이터에 존재하지 않는 질문에 대해 사실과 다른 내용을 만들어내는 ‘환각(hallucination)’ 현상이 발생할 수 있으며, 출처가 불명확하거나 최신 정보 반영이 어렵고, 특정 도메인 지식이나 맥락에 대한 이해가 부족하다는 한계를 보완하기 위해 등장하였습니다.

 

LLM은 방대한 양의 데이터를 기반으로 학습되며 수십억 개의 매개 변수를 사용하여 질문에 대한 답변, 언어 번역, 문장 완성과 같은 작업에 대한 독창적인 결과를 생성합니다. RAG는 이미 강력한 LLM의 기능을 특정 도메인이나 조직의 내부 지식 기반으로 확장하므로 모델을 다시 교육할 필요가 없습니다. 이는 LLM 결과를 개선하여 다양한 상황에서 관련성, 정확성 및 유용성을 유지하기 위한 비용 효율적인 접근 방식입니다. LLM의 출력을 최적화하여 응답을 생성하기 전에 학습 데이터 소스 외부의 신뢰할 수 있는 지식 베이스를 참조하도록 합니다.

 

 

2. 기술 동향 및 발전 흐름

RAG 기술은 2020년 이후 본격적으로 주목받기 시작했으며, 그 이후 지속적인 기술 고도화를 통해 다양한 방향으로 진화하고 있습니다. 초기에는 정적 문서 기반의 검색과 생성만을 결합한 형태였으나, 최근에는 검색 정확성, 확장성, 실시간성, 지능형 자동화 등의 측면에서 빠르게 발전하고 있습니다.

 

1) Dense Retrieval 기술의 확산

초기 RAG 시스템은 주로 BM25와 같은 전통적인 키워드 기반 검색 방식을 사용하였으나, 최근에는 문장의 의미를 벡터로 표현하고 이를 기반으로 유사도를 계산하는 Dense Retrieval 방식이 주류로 자리잡고 있습니다.

 

이는 문장 간의 문맥적 유사성까지 고려할 수 있어, 단순한 키워드 매칭보다 더 정밀한 검색 결과를 제공합니다. 대표적인 Dense Retrieval 기법으로는 Siamese BERT, DPR(Dense Passage Retrieval), ColBERT 등이 있으며, 특히 ColBERT는 세밀한 토큰 단위의 유사도 계산을 통해 높은 정확도를 보장합니다.

 

2) 고급 검색 기술의 접목

RAG의 검색 성능을 더욱 향상시키기 위한 시도로, 다양한 고급 기법이 도입되고 있습니다.

 

ColBERT (Contextualized Late Interaction): 문서와 질문의 각 토큰을 별도로 임베딩한 후, 세밀하게 비교하는 방식으로, 높은 정밀도를 유지하면서 효율적인 검색이 가능합니다.

 

HyDE (Hypothetical Document Embeddings): 질문에 대해 생성된 가상의 문서를 임베딩하여, 이를 기반으로 실제 문서를 검색하는 생성 기반 검색 기법으로, 검색의 창의성과 다양성을 높일 수 있습니다.

 

FiD (Fusion-in-Decoder): 검색된 복수의 문서를 LLM의 디코더가 통합적으로 고려하여 응답을 생성하는 방식으로, 정보 통합 능력을 강화한 모델입니다.

 

이와 같은 고급 기법들은 정확도, 다양성, 신뢰성 측면에서 RAG의 성능을 획기적으로 끌어올리는 데 기여하고 있습니다.

 

3) Tool-Augmented Agent 구조로의 확장

최근에는 단순히 문서를 검색하고 생성하는 단계를 넘어, 외부 도구를 능동적으로 활용할 수 있는 Tool-Augmented Agent형 RAG로 진화하고 있습니다. 이 구조에서는 LLM이 다음과 같은 다양한 기능을 수행할 수 있습니다:

 

- 외부 API 호출을 통한 실시간 정보 조회

- 계산기 기능을 통한 수치 계산

- 코드 실행 환경을 통한 프로그램 기반 문제 해결

- 멀티 턴 질의 응답을 통한 복합적 reasoning 작업 처리

 

이러한 Agent형 RAG는 단순한 질의응답을 넘어 실제 문제 해결(Prompt-to-Action), 업무 자동화, 데이터 기반 의사결정 등으로 활용 영역을 넓혀가고 있으며, AI 비서 시스템의 핵심 구성 요소로 주목받고 있습니다.

 

4) LLM 내장형 RAG의 등장

최근에는 RAG 기능이 LLM 내부에 통합된 형태의 모델들이 등장하고 있습니다. GPT-4 with Browsing (OpenAI)는 웹 브라우징 기능을 내장하여, 실시간으로 인터넷 정보를 검색하고 반영하는 구조입니다. Google Gemini는 구글의 검색 엔진과 LLM을 통합하여, 최신 정보와 검색 기반 응답을 동시에 제공하는 통합형 AI 시스템입니다. Perplexity AI는 질문에 대한 답변을 생성함과 동시에, 출처 정보를 명시하여 투명성과 신뢰성을 높이는 웹 기반 RAG 서비스입니다. 이러한 LLM 내장형 RAG 구조는 실시간 정보 반영, 출처 명시, 지속적인 정보 업데이트 등에서 사용자 경험을 획기적으로 향상시키고 있으며, 향후 웹검색 기반 AI의 표준으로 자리잡을 가능성이 높습니다.

 

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3. 작동 원리

RAG가 없는 경우 LLM은 사용자 입력을 받아 훈련한 정보 또는 이미 알고 있는 정보를 기반으로 응답을 생성합니다. RAG에는 사용자 입력을 활용하여 먼저 새 데이터 소스에서 정보를 가져오는 정보 검색 구성 요소가 도입되었습니다. 사용자 쿼리와 관련 정보가 모두 LLM에 제공됩니다. LLM은 새로운 지식과 학습 데이터를 사용하여 더 나은 응답을 생성합니다. 다음 섹션은 프로세스의 개요를 제공합니다.

 

1) 사용자 쿼리 분석 및 임베딩 변환

사용자가 입력한 질문은 자연어 형태 그대로 처리되지 않고, 의미 기반의 벡터 표현으로 변환됩니다. 이 과정에서는 ‘임베딩 언어 모델(Embedding Model)’이 활용되어 질문의 의미를 수치적으로 표현하고, 유사도 비교가 가능한 형태로 변환하게 됩니다.

 

2) 외부 데이터 기반 정보 검색 (Retrieval)

변환된 벡터는 벡터 데이터베이스(Vector DB) 또는 지식 저장소에서 관련 정보와 비교되며, 유사도가 높은 문서나 텍스트 조각이 검색됩니다. 예를 들어, 한 조직의 인사 챗봇에서 “연차 휴가는 얼마나 남았나요?”라는 질문이 들어오면, 시스템은 해당 직원의 휴가 이력과 조직의 연차 규정 문서를 함께 검색하여 제공합니다.

 

이 단계는 단순한 키워드 검색이 아니라, 의미 기반의 유사도 검색(Dense Retrieval)로 수행되며, BM25, DPR, ColBERT 등의 검색 기술이 활용될 수 있습니다.

 

3) 프롬프트 확장 및 응답 생성 (Augmentation & Generation)

검색된 정보는 다시 사용자 질문과 함께 확장된 프롬프트로 구성되어 LLM에 제공됩니다. 이때, 검색된 정보는 필요에 따라 요약되거나 재구성되어, LLM이 보다 효율적으로 이해하고 활용할 수 있도록 가공됩니다.

 

이후 LLM은 입력된 컨텍스트와 본래 학습된 지식을 바탕으로 보다 정확하고 사실 기반의 답변을 생성하게 됩니다. 생성된 응답에는 출처가 명시될 수 있으며, 신뢰도를 기준으로 특정 문서에 더 높은 가중치를 부여할 수도 있습니다.

 

4) 외부 지식의 주기적 갱신 (Updating)

외부 지식은 시간이 지남에 따라 최신성과 정확성을 잃을 수 있으므로, 해당 문서들의 임베딩 표현을 자동화된 실시간 프로세스 또는 주기적 배치 처리(batch processing)를 통해 지속적으로 갱신해야 합니다. 이를 통해 최신 데이터가 반영된 벡터 저장소를 유지할 수 있으며, 시스템의 전체 성능과 신뢰도를 높일 수 있습니다.

 

이처럼 RAG는 사용자의 질의에 대해 관련 정보를 외부에서 검색하여 즉시 활용함으로써, 기존 LLM의 한계를 극복하고 사실 기반의, 최신 정보가 반영된, 맥락에 맞는 답변을 생성할 수 있도록 돕는 핵심 기술입니다.

 

4. RAG의 주요 장점

검색-증강 생성(RAG)은 기존의 대규모 언어 모델(LLM)이 지닌 한계를 극복하고, 신뢰도 높은 인공지능 응답 시스템을 구현하는 데 있어 매우 유용한 접근 방식입니다. 이 기술이 제공하는 핵심적인 장점은 다음과 같습니다.

 

1) 최신 정보 반영 능력

RAG는 외부 데이터베이스, API, 문서 저장소 등에서 실시간 또는 주기적으로 정보를 검색함으로써, 빠르게 변화하는 환경에서도 최신 정보를 기반으로 한 응답을 생성할 수 있습니다. 특히 기존 LLM이 훈련 시점 이후의 지식을 자동으로 갱신하지 못하는 것과 달리, RAG는 외부 지식 소스의 갱신만으로도 지식의 최신성을 유지할 수 있어, 뉴스, 금융, 기술 등 시시각각 변화하는 분야에서 탁월한 성능을 발휘합니다.

 

2) 정확성 및 신뢰성 향상

기존 LLM은 훈련 데이터에 기반하여 응답을 생성하기 때문에, 사실이 아닌 정보(일명 ‘할루시네이션’)를 만들어낼 수 있는 위험이 존재합니다. 반면 RAG는 신뢰할 수 있는 외부 문서를 기반으로 답변을 생성함으로써, 이러한 오류 가능성을 크게 줄입니다. 또한 검색된 문서의 출처를 명시할 수 있어, 사용자 입장에서 답변의 근거를 직접 확인할 수 있으며, 이는 AI 시스템에 대한 투명성과 신뢰성을 높이는 데 기여합니다.

 

3) 도메인 적응성 및 맥락 이해 강화

RAG는 특정 도메인(예: 의료, 법률, 기업 인사 정책 등)에 특화된 문서를 연결함으로써, 보다 정밀하고 전문적인 질의응답이 가능합니다. 사용자의 질문에 대해 직접적으로 관련된 정보를 검색하여 활용하기 때문에, 일반 LLM에 비해 개별 상황이나 맥락에 대한 이해도가 높고, 보다 적절한 대응이 가능합니다.

4) 유연한 확장성

기존 LLM의 지식 확장은 전체 모델의 재훈련이 요구되며 이는 많은 시간과 자원을 소모합니다. 반면 RAG는 단순히 외부 지식베이스를 갱신하거나 확장함으로써 새로운 지식을 반영할 수 있습니다. 따라서 도메인 전환이나 정보 갱신에 매우 유연하게 대응할 수 있으며, 유지 보수 효율성도 높습니다.

 

5) 자원 및 운영 비용 효율성

RAG는 외부 지식 검색을 통해 LLM의 파라미터 수를 증가시키지 않고도 응답의 품질을 향상시킬 수 있습니다. 이를 통해 더 작은 모델로도 충분한 성능을 발휘할 수 있으며, 전체적인 컴퓨팅 리소스 요구량을 절감할 수 있는 여지가 있습니다. 특히 LLM 자체를 파인튜닝할 필요 없이, 기존 모델에 외부 정보만 연동하면 되기 때문에 비용 효율적인 운영이 가능합니다.

 

6) 품질 편차 및 편향성 완화

RAG는 다양한 출처로부터 정보를 수집함으로써, 단일 데이터셋에 의존할 경우 발생할 수 있는 편향성을 다소 완화할 수 있습니다. 물론 외부 지식베이스 자체에 편향이 존재할 가능성은 존재하나, 사용자 맞춤형 필터링 또는 검증 절차를 통해 이를 통제할 수 있습니다.

 

 

5. 다양한 형태로 발전하는 RAG 아키텍처

AG는 단순한 ‘검색 후 생성(Retrieve-then-Generate)’ 구조를 넘어, 실제 산업 환경에 맞추어 다양한 형태로 진화하고 있습니다. 이는 응답의 신뢰성, 유연성, 정교함을 더욱 향상시키기 위한 방향으로 발전하고 있으며, 각 아키텍처는 특정 목적에 따라 차별화된 기능을 수행합니다.

아키텍처 유형	주요 특징 및 설명
수정 RAG (Corrective RAG)	응답 생성 이후, 오류를 검증하고 교정하는 피드백 루프 포함. 응답의 정확도 및 신뢰도 향상에 기여합니다.
추측 RAG (Speculative RAG)	검색 결과가 부족할 경우, LLM이 자체 추론을 통해 응답을 보완. 검색 한계 상황에서 유연한 대응이 가능합니다.
퓨전 RAG (Fusion RAG)	여러 출처의 정보를 통합하여 균형 잡힌 응답을 생성. 정보 다양성과 응답 일관성을 동시에 확보할 수 있습니다.
에이전틱 RAG (Agentic RAG)	LLM이 쿼리 생성, 반복 검색, 도구 연동 등을 스스로 수행. 다단계 추론 및 문제 해결 중심의 응답을 생성합니다.
셀프 RAG (Self RAG)	LLM이 생성한 응답의 품질을 스스로 평가하고 개선. 품질 관리 및 자동 보정 구조가 내장된 고급 구조입니다.
그래프 RAG (Graph RAG)	지식 그래프 등 구조적 데이터를 활용하여 관계 기반 추론 가능. 복잡한 개체 간 연결성 파악에 유리합니다.
모듈형 RAG (Modular RAG)	검색/생성 구조를 분리하여 모듈화. 특정 기능 교체 및 확장이 용이하여 유지보수성과 유연성이 뛰어납니다.
라디오 RAG (Radio RAG)	방사선 이미지 등 실시간 변화 데이터를 처리할 수 있도록 특화된 구조. 주로 의료 분야에서 활용됩니다.

 

 

6. 주요 활용 사례

RAG는 지식 기반 응답 생성, 실시간 정보 제공, 도메인 특화 챗봇 구축 등 다양한 영역에서 핵심 기술로 부상하고 있습니다. 특히 다음과 같은 분야에서 활발하게 적용되고 있습니다.

 

1) 기업 지식관리 시스템(Knowledge Management System, KMS)

RAG는 방대한 사내 문서 및 보고서, 업무 지침 등으로부터 필요한 정보를 검색하여 응답을 생성함으로써 지식 탐색 효율을 획기적으로 향상시킬 수 있습니다.

 

2) 고객 상담 및 지원을 위한 AI 챗봇

FAQ, 제품 매뉴얼, 고객 응대 기록 등을 기반으로 고객의 질문에 실시간으로 정교한 응답을 제공할 수 있습니다.

 

3) 특정 분야에 특화된 검색 기반 Q&A 시스템

의료, 법률, 금융 등 각 산업별로 전문 지식 기반을 연계하여 높은 정확도와 신뢰도를 제공하는 서비스에 적합합니다.

 

4) 최신 뉴스 및 기술 정보 기반의 질의응답 서비스

시시각각 변화하는 기사, 논문, 기술 동향을 반영하여 정보 최신성과 신뢰도를 동시에 확보할 수 있습니다.

 

이미 다음과 같은 글로벌 기업들이 RAG를 상용 시스템에 적극적으로 도입하고 있습니다:

 

1) Microsoft Bing: RAG 기반 웹 검색 챗봇을 통해 최신성과 정확성을 강화하였습니다.

 

2) Perplexity AI: 검색 결과를 응답에 반영하며, 출처까지 명확히 제시하는 방식을 채택하고 있습니다.

 

3) OpenAI WebGPT: 웹 기반 검색 기능을 통해 GPT의 응답 정확도를 높이려는 연구가 진행되었습니다.

 

4) AWS: Amazon Bedrock, Kendra 등의 서비스를 통해 완전 관리형 RAG 인프라를 제공하고 있습니다.

 

5) NVIDIA: NeMo Retriever 및 LangChain 연동을 통해 다양한 RAG 기반 서비스를 지원하고 있습니다.

 

 

7. 기술의 한계와 향후 과제

RAG는 다양한 장점에도 불구하고 기술적으로 몇 가지 구조적인 한계를 가지고 있으며, 이를 극복하기 위한 후속 연구와 시스템적 보완이 필요합니다.

 

1) 검색 정확도 의존성

검색 단계에서 부정확한 문서가 선택될 경우, 생성된 응답의 품질도 자연스럽게 저하됩니다. 이는 사용자의 신뢰를 낮출 수 있으며, RAG 구조의 본질적인 한계 중 하나입니다.

 

2) 정보 요약·필터링 부족에 따른 노이즈 삽입

검색된 정보가 그대로 반영될 경우, 중요하지 않거나 오류가 포함된 내용이 응답에 반영되어 혼란을 줄 수 있습니다.

 

3) 벡터 데이터베이스 및 인프라 구축 비용

대규모 검색 시스템을 운영하기 위해 필요한 벡터 DB 구축 및 연산 리소스 확보에 따른 비용은 RAG 도입에 있어 현실적인 장애 요인이 될 수 있습니다.

 

4) 문맥 처리 한계 (Token 길이 제약)

긴 문서나 다수의 문서를 함께 참고해야 하는 상황에서 LLM의 입력 한계로 인해 전체 정보를 반영하기 어렵습니다.

 

이러한 한계를 극복하기 위해 다음과 같은 기술적 발전이 요구됩니다:

 

1) 고도화된 Retrieval 기술 개발

의미 기반의 Dense Retrieval, Hybrid Retrieval 등 질의의 의미를 더욱 정확히 반영하는 검색 기법의 발전이 필요합니다.

 

2) 요약 및 선택 전략 강화

긴 문서 중 핵심만 추출하여 context window 내에 효율적으로 배치하는 기술이 중요해지고 있습니다.

 

3) 멀티 도큐먼트 reasoning 능력 향상

여러 문서에 흩어진 단서를 통합적으로 추론할 수 있는 능력이 RAG의 다음 단계로 요구됩니다.

 

4) Tool-Augmented Agent 구조와 통합

외부 계산기, API, 스케줄러 등 도구와의 연계를 통해 다단계 문제 해결이 가능한 Agent형 RAG로의 확장이 필요합니다.

 

 

 

1. https://developer.nvidia.com/ko-kr/blog/rag-101-demystifying-retrieval-augmented-generation-pipelines/

2. https://aws.amazon.com/ko/what-is/retrieval-augmented-generation/

3. https://brunch.co.kr/@acc9b16b9f0f430/73

4. https://wikidocs.net/231364

5. https://blogs.nvidia.co.kr/blog/what-is-retrieval-augmented-generation/

6. https://www.svakorea.org/datas/121