RAG( Retrieval-Augmented Generation )를 쉽게 설명하기
RAG는 검색(Retrieval)과 생성(Generation)을 결합한 방식이에요. 인공지능이 답을 만들 때 스스로 기억만 참고하지 않고, 외부 자료(문서, 웹, 데이터베이스 등)를 먼저 찾아서 그 정보를 바탕으로 더 정확하고 최신의 답을 만들어 내는 기법입니다.
핵심 아이디어 한 문장
“먼저 찾아보고(검색), 찾아온 정보를 활용해 답을 만들어낸다(생성).”
간단한 비유
RAG는 시험 볼 때 오픈북(책을 참고하면서)으로 푸는 학생과 같아요. 머릿속 지식만 쓰는 게 아니라 책을 찾아보고 그 내용을 참고해 더 정확한 답을 작성하죠.
쉬운 예시
질문: “최근 출시된 스마트폰 스펙이 뭐야?”
- 일반 AI: 학습된 기억만으로 답함 → 정보가 오래되었을 수 있음.
- RAG: 먼저 최신 웹/문서에서 스펙을 검색한 뒤, 그 자료를 바탕으로 정리해서 답함 → 최신이고 신뢰성 높은 답.
RAG의 구성 요소
- Retrieval(검색): 관련 문서나 문단을 외부 저장소(예: 문서 DB, 웹, 사내 위키)에서 찾아옵니다. 보통 임베딩(벡터) 기반 유사도 검색을 사용해요.
- Augmentation(보강): 검색한 문서를 요약하거나 중요 부분을 추려서 모델의 입력(프롬프트)에 보강합니다.
- Generation(생성): 보강된 정보를 바탕으로 자연스러운 문장 형태의 최종 답변을 생성합니다.
단계별 흐름(간단)
- 사용자 질문을 받음
- 질문과 관련된 문서를 검색(문장/문단 단위)
- 검색 결과를 요약/선별해서 모델 입력에 포함
- 모델이 보강된 정보를 토대로 답 생성
짧은 기술 예시(프롬프트 흐름)
// 1) Retrieval: "문서 1", "문서 2"를 찾음
// 2) Augment: 핵심 문장만 발췌
// 3) Prompt:
// 아래 문서들을 참고해서 질문에 답해줘:
//
// 문서A: ...핵심 문장...
// 문서B: ...핵심 문장...
//
// 질문: "제품 X의 출시일과 주요 사양은?"
//
// 4) Generation -> 모델이 정리된 답 제공
언제 RAG를 쓰면 좋을까?
- 최신 정보가 필요한 질문(뉴스, 제품 스펙, 정책 변경 등)
- 회사 내부 문서(정책, 매뉴얼)를 바탕으로 답변해야 할 때
- 도서/논문 검색 및 요약, 고객 지원(FAQ 자동응답)
주의할 점
- 검색한 자료의 신뢰성을 항상 확인해야 해요(잘못된 출처가 섞이면 오답 생성 가능).
- 프라이버시·저작권 문제를 고려해야 합니다(내부 문서나 저작권 자료 사용 시 정책 준수 필요).
- 검색 단계(임베딩·유사도 설정)에 따라 결과 품질이 크게 달라집니다.
요약하자면, RAG는 '찾아보고' '그걸 바탕으로' '대답하는' 똑똑한 방식이에요. 최신성과 근거를 챙기면서 자연스러운 문장을 만들어낸다는 점에서 실무에 매우 유용합니다.