RAG란? RAG의 개념과 종류, 산업 현장에서 실제 활용하는 방법
RAG로 보는 LLM 진화 방향: AI는 어떻게 정확한 답을 찾기 시작했을까?
AI가 당당하게 엉뚱한 답을 하거나 열리지 않는 링크를 알려준 경험 한 번쯤 있으신가요?
대답은 그럴듯하지만, 막상 확인해 보면 사실과 다르거나 출처를 찾을 수 없는 경우도 적지 않습니다.
이런 현상은 AI가 일부러 틀린 답을 하는 것이 아니라 질문에 답하는 방식 자체의 한계에서 비롯됩니다.
AI는 질문을 받으면 미리 학습한 내용을 바탕으로 가장 그럴듯한 문장을 만들어냅니다. 하지만 답변에 필요한 정보를 직접 검색하거나 내부 문서와 데이터를 찾아 참고하지는 못합니다.
이 한계를 해결하기 위해 등장한 개념이 바로 RAG입니다.
RAG란: 직접 검색하는 AI
RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 검색 증강 생성이라고도 표현하며, AI가 기억에 의존해 답하지 않고 질문에 맞는 정보를 직접 찾아보고 답하는 방식을 뜻합니다.
쉽게 말해 GPT와 같은 LLM을 ‘직접 검색하는 AI’로 만드는 시스템이죠.
GPT와 같은 AI는 이미 학습한 내용을 조합해 대답합니다. 이러한 모델에 RAG를 적용하면, AI는 질문을 받았을 때 관련 문서나 데이터베이스를 먼저 검색하고, 그 결과를 근거로 답변을 생성합니다.
RAG 시스템 작동 방법
RAG가 적용된 AI는 질문이 들어오면 질문의 의미와 맥락을 기준으로 관련성이 높은 정보를 찾는 방식을 사용합니다. 그 다음 AI는 검색된 내용을 질문과 함께 입력받아, 해당 정보를 근거로 답변을 생성합니다.
이 구조 덕분에 RAG를 적용한 AI는
최신 정보나 변경된 내용을 반영할 수 있고
특정 조직이나 도메인의 자료를 참고할 수 있으며
“왜 이런 답이 나왔는지” 설명 가능한 응답을 만들 수 있습니다.
2026년의 RAG 트렌드 발전 방향
최근 RAG는 AI 시스템 전반에 자연스럽게 포함되는 구조로 발전하고 있습니다. 2026년에는 RAG가 어떻게 더 발전한 기술을 보여줄까요?
첫 번째는 멀티모달 RAG입니다.
초기 RAG는 텍스트 문서 중심으로 활용되었지만, 실제 업무 환경에서는 이미지, 표, 코드 등 다양한 형태의 정보가 함께 사용됩니다. 이에 따라 RAG 역시 텍스트뿐 아니라 여러 형식의 자료를 함께 검색하고 활용하는 구조로 발전하고 있습니다.
두 번째는 Self-RAG, 즉 검색 결과를 스스로 점검하는 구조입니다.
RAG가 검색된 정보들이 질문에 충분한 근거가 되는지 다시 확인하는 것을 의미합니다. AI가 한 번의 결과에 의존하지 않고 필요하면 질문을 나누거나 추가 검색을 수행하는 방식입니다.
세 번째는 GraphRAG입니다.
일반적인 RAG가 질문과 비슷한 문서를 찾는 데 집중했다면, GraphRAG는 문서와 개념 사이의 관계까지 함께 다룹니다. 예를 들어 정책 문서 하나를 찾는 데서 그치지 않고, 해당 정책이 어떤 법령과 연결돼 있고 어떤 변경 이력을 거쳐 왔는지를 함께 참고해 답을 만듭니다.
마지막으로 Agentic RAG도 주목할만한 변화입니다.
질문을 한 번 처리하고 끝내는 방식이 아니라, 질문을 나누고 필요한 정보를 단계적으로 찾은 뒤 답을 완성하는 구조입니다. AI가 스스로 다음에 무엇을 찾아야 할지 판단하면서 여러 차례 검색을 반복합니다.
산업 현장에서의 RAG 활용
RAG를 활용한 AI는 이미 여러 산업 현장에서 활용하고 있습니다.
법률 분야
판례, 법령, 내부 자문 문서를 함께 검색해 근거 중심의 답변 제공
의료·연구 분야
최신 논문과 가이드라인을 참고해 연구자·의료진의 판단 보조
금융 분야
규제 문서와 내부 정책을 기반으로 한 컴플라이언스 검토
기업 내부
사내 문서·매뉴얼·회의 기록을 연결한 내부 Q&A 시스템
이와 같은 다양한 산업 현장뿐 아니라 ChatGPT와 같은 LLM 역시 답변 정확도를 높이기 위해 RAG 고도화에 집중하고 있습니다.
신뢰받는 AI의 기준이 된 RAG의 미래
거짓 없는 답변과 명확한 근거를 제시하는 것은 AI 신뢰도의 기준이 되고 있습니다. 이 흐름 속에서 RAG는 AI가 어떤 정보를 바탕으로 판단하는지를 보여주는 중요한 기준으로 자리 잡고 있습니다.
RAG가 중요해질수록, 이를 실제 환경에서 어떻게 설계하고 운영할 것인지에 대한 고민도 함께 커지고 있습니다. 문서와 데이터를 기반으로 RAG 파이프라인을 실험하고 점검할 수 있는 환경이 필요한 이유입니다.
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RAG는 AI가 신뢰받기 위한 필수 기술로 자리 잡았습니다. 하지만 실제 업무 환경에 RAG를 적용하려면 문서 관리, 검색 파이프라인 설계, 정확도 검증 등 체계적인 준비가 필요합니다. 단순히 개념을 아는 것과 실제로 운영 가능한 시스템을 만드는 것은 완전히 다른 이야기입니다.
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FAQ
Q1. RAG란 무엇인가요?
RAG는 AI가 질문에 필요한 정보를 직접 검색한 뒤 그 내용을 근거로 답변을 생성하는 방식입니다.
Q2. RAG는 기존 GPT와 무엇이 다른가요?
기존 GPT는 학습된 데이터를 바탕으로 답합니다. RAG를 적용하면 AI가 답변 전에 문서와 데이터를 먼저 확인합니다.
Q3. RAG는 인터넷을 실시간으로 검색하나요?
RAG는 설정된 문서와 데이터베이스를 검색합니다. 관리되지 않은 정보를 무작위로 탐색하지는 않습니다.
Q4. RAG는 왜 오류를 줄이나요?
AI가 추측으로 답하지 않고 실제 자료를 근거로 답하기 때문입니다.
Q5. RAG는 어떤 경우에 유용한가요?
최신 정보가 중요하거나 내부 문서를 기반으로 답해야 하는 경우에 효과적입니다.