LLM 성능 혁신을 이끄는 RAG: 개념·기업 도입 사례·미래 전망

1. 요약

• Retrieval Augmented Generation(RAG)는 대규모 언어 모델(LLM)의 정보를 강화하고 정확도를 높이기 위해 외부 지식원을 통합하는 기술입니다. RAG는 LLM이 가진 한계를 극복하기 위한 혁신적인 접근 방식으로, LLM의 생성 능력에 최신 정보를 추가하여 신뢰성 있는 답변을 제공하는 데 중점을 둡니다. 초기 아키텍처부터 시작하여, RAG는 2020년대 초반의 연구를 통해 발전해왔습니다. RAG는 입력된 쿼리에 대한 관련 정보를 외부에서 검색한 후, 이를 바탕으로 보다 구체적이고 정확한 응답을 생성하는 구조로 작동하기 때문에, 실시간 정보가 필요한 다양한 분야에서의 응용 가능성이 특히 뛰어납니다.

• LLM는 훈련된 데이터에 기반하여 생성된 답변이 사실과 다를 경우가 있으며, 이를 'Hallucination'이라고 부르며 이로 인해 신뢰성에 부정적 영향을 미칠 수 있습니다. RAG는 이러한 문제를 해결하는 새로운 접근 방식을 제공하여, 외부 데이터베이스에서 정보를 검색함으로써 보다 정교하고 신뢰성 있는 답변을 생성할 수 있도록 설계되었습니다. 이는 기업의 의사 결정에서의 신뢰성을 높이는 데 기여하며, 기술의 상용화에 불가결한 요소로 삼고 있습니다.

• 현재 여러 기업들이 RAG를 적용하여 운영 효율성을 높이고 있으며, LinkedIn의 연구에 따르면 고객 서비스의 정확도가 최대 78% 향상되는 성과를 달성했습니다. 이러한 성공 사례들은 지식 그래프와 결합된 RAG의 효용성을 잘 보여 줍니다. 기업들은 이제 RAG를 통해 고객 요구에 대한 즉각적인 반응이 가능하며, 다음 단계의 디지털 자동화 추진을 위해 본 기술을 한층 더 발전시킬 필요가 있습니다.

• 2025년에는 RAG를 통해 디지털 업무 자동화 비중이 대폭 확대될 것으로 전망되며, 이로 인해 기업의 효율성뿐 아니라 고객 경험 개선에도 긍정적인 영향을 미칠 것입니다. 또한, 연구자들은 지속적 정보 업데이트와 함께 다양한 산업 분야에서 RAG를 활용할 수 있는 방안을 모색하고 있으며, 이는 궁극적으로 RAG 기술을 혁신적으로 발전시키려는 노력을 더욱 가속화할 것입니다.

2. RAG의 개념과 초기 발전

• 2-1. RAG 정의 및 등장 배경

• RAG(Retrieval Augmented Generation)는 대규모 언어 모델(LLM)의 한계를 극복하기 위해 개발된 기술로, 주로 LLM의 생성 능력에 외부 지식 검색 기능을 결합한 형태입니다. LLM은 대량의 데이터로 학습된 자연어 처리 모델로써, 언어 이해 및 생성 능력이 뛰어나지만, 특정 시점 이전의 정보나 실시간 데이터에 대한 접근이 제한적입니다. 이러한 한계를 보완하기 위해 RAG는 최신 정보를 검색하여 답변에 포함시키는 방법을 제안합니다. RAG는 2020년대 초반에 시작된 연구에서 비롯된 기술로, 초기에는 LLM의 문제를 해결하기 위한 수단으로 주목받았습니다.

• LLM의 일반적인 운영 방식은 주어진 데이터 세트를 기반으로 한 생성적 응답입니다. 그러나 LLM은 이전에 훈련된 데이터를 벗어나는 질문에 대해서는 부정확한 답변을 할 가능성이 있습니다. RAG는 이 문제를 해결하기 위해, 입력된 질문에 맞는 관련 정보를 외부에서 검색하고, 이를 바탕으로 보다 정확하고 구체적인 답변을 생성하는 방식으로 작동합니다. 이와 같은 방식은 특히 실시간 정보가 중요한 응답이 필요한 다양한 분야에서 효과적입니다.

• 2-2. LLM 한계와 Hallucination 문제

• LLM은 수십억 개의 매개변수로 훈련되어 강력한 자연어 처리 능력을 가지지만, 데이터의 품질 및 다양성에 따른 여러 한계를 지니고 있습니다. 특히, LLM은 훈련 데이터에 기반하여 생성된 답변이 사실과 다를 경우가 종종 있으며, 이를 정보 '환각(hallucination)'이라 부릅니다. 이러한 현상은 잘못된 데이터를 바탕으로 답변을 생성함으로써 발생하게 됩니다. 예를 들어, "2022년에 발행된 구매 주문서의 데이터 품질 저하 비용의 달러 가치는 얼마인가?"와 같은 질문에 LLM이 부정확한 답변을 제공할 수 있는 이유입니다.

• 이러한 환각 문제는 기업 애플리케이션에 있어서 신뢰성의 큰 장애 요소로 작용하며, 이로 인해 많은 기업들이 LLM 이용을 주저하게 됩니다. LLM의 데이터 색인화 및 창출 과정에서의 확률적 샘플링이 환각의 주요 요인 중 하나입니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 RAG는 검색 기반 접근 방식을 활용하여 외부 데이터베이스에서 관련 정보를 검색하고, 이를 활용하여 생성된 답변의 정확성 및 신뢰성을 높이고자 합니다.

• 2-3. RAG 아키텍처 주요 계층

• RAG 아키텍처는 두 가지 주요 구성 요소로 나뉩니다: Retrieval component와 Generation component입니다. Retrieval component는 주어진 쿼리와 관련된 정보를 외부에서 검색하는 역할을 하며, 사용자의 질문에 대한 유사 문서나 데이터를 찾아냅니다. 이 과정은 일반적으로 벡터화 및 유사도 검색 기술을 활용하여 수행됩니다.

• 한편, Generation component는 검색 결과를 바탕으로 자연어 생성 모델인 LLM을 통해 최종적인 응답을 생성합니다. 이 단계에서 RAG는 검색된 문서의 내용을 적극적으로 활용하여 보다 맥락에 맞는 유의미한 답변을 제공합니다. RAG의 이런 계층적 설계는 검색 단계와 생성 단계를 효과적으로 통합함으로써, 각 단계를 최적화할 수 있는 유연성을 제공합니다. 초기 연구에서 RAG는 본래 LLM의 성능 개선을 위한 탐색적 방법으로 시작되었으며, 현재는 생성형 AI 모델에서 중요한 기법으로 자리 잡고 있습니다.

3. 지식 그래프를 통한 RAG 성능 강화

• 3-1. 정형 데이터와 지식 그래프 통합 필요성

• 오늘날 기업이 보유한 데이터는 여러 형태를 띠고 있으며, 특히 비정형 데이터와 정형 데이터가 혼재하고 있습니다. 대규모 언어 모델(LLM)은 비정형 데이터 분석에 적합하지만, 기업에서 생성되는 중요한 정보는 주로 관계형 데이터베이스, 스프레드시트 등 정형 데이터로 저장되어 있습니다. 이 때문이다 보통의 LLM은 이러한 정형 데이터를 효과적으로 처리하지 못하는 한계가 있습니다. 따라서, 기업들은 지식 그래프를 통해 정형 데이터와 비정형 데이터 간의 통합을 꾀하고 있으며, 이는 LLM이 기업 데이터를 보다 효율적으로 이해하고 활용할 수 있게 합니다. 지식 그래프는 개별 데이터 간의 관계를 보다 명확하게 정리하고, 필요한 맥락을 부여하여 추후 LLM의 답변 생성 과정에서 보다 깊이 있는 인사이트를 제공합니다.

• 3-2. 정확도 최대 78% 향상 사례

• 링크드인(LinkedIn)에서 진행된 연구에 따르면, 지식 그래프와 RAG 방식의 결합을 통해 고객 서비스용 생성형 AI 애플리케이션의 정확도가 최대 78% 향상된 것으로 나타났습니다. 이 도입 이후, 고객 서비스 팀의 이슈당 평균 해결 시간이 29% 단축되었으며, 이는 기업의 비용 절감 및 운영 효율성을 크게 높이는 데 기여했습니다. 이러한 성과는 지식 그래프가 데이터 간의 관계를 명확히 드러내어, LLM이 보다 정확하고 의미 있는 답변을 생성하도록 돕는다는 점을 입증합니다. 기업들이 어떠한 정보를 어떻게 결합하여 활용할 수 있는지에 대한 명확한 이해가, 최종적으로는 고객 경험 개선으로 이어진 것입니다.

• 3-3. Hallucination 감소 메커니즘

• Hallucination, 즉 생성형 AI 모델이 비현실적인 정보나 사실을 생성하는 문제는 RAG 시스템에서도 발생할 수 있습니다. 그러나 지식 그래프는 이 문제를 해결하는 데 기여할 수 있는 중요한 요소입니다. 지식 그래프는 데이터 간의 관계를 강조하고 맥락을 부여하여 LLM이 정보를 보다 정확하게 해석할 수 있도록 돕습니다. 예를 들어, 고객의 질문에 대해 보다 깊이 있는 답변을 제공하기 위해 필요한 정보 속성 및 연관성을 명확하게 정의함으로써, LLM이 핵심적인 정보에 근거하여 답변을 작성하게 됩니다. 이렇게 되면 데이터의 정확성과 신뢰성을 높이는 동시에 Hallucination의 발생 가능성을 줄이는 효과를 기대할 수 있습니다. 따라서 지식 그래프는 생성형 AI의 성능을 근본적으로 향상시키고 사용자의 요구에 더욱 부합하는 방식으로 진화할 수 있도록 합니다.

4. 기업에서의 RAG 도입 사례

• 4-1. F5 및 NetApp의 RAG 활용 전략

• F5와 NetApp은 RAG(검색 증강 생성) 기술을 효과적으로 활용하여 기업의 정보 관리 및 AI 통찰력을 극대화하고 있습니다. F5는 자체적으로 개발한 고성능의 멀티클라우드 네트워크 솔루션과 NetApp의 데이터 관리 특화 솔루션을 통합하여, 데이터의 위치에 관계없이 실시간으로 필요한 정보를 검색하고, 이를 기반으로 RAG를 통해 맞춤형 AI 응답을 생성합니다. 이 접근 방식은 특히 하이브리드 멀티클라우드 환경에서 데이터를 신속하게 검색하고 안전하게 활용할 수 있는 장점을 제공합니다.

• 이 두 회사의 파트너십은 기업이 분산된 IT 환경에서도 AI의 역량을 극대화할 방법을 제공하며, 사용자의 요구에 적절히 대응할 수 있는 기회를 확대합니다. 예를 들어, 기업은 자신이 보유한 비공식적 데이터를 통해 경쟁 우위를 확보하고, 고객 요구에 즉각적으로 대응할 수 있는 시스템을 마련함으로써 직면한 비즈니스 과제를 해결할 수 있게 됩니다.

• 4-2. 기업 데이터베이스와 LLM 결합 방법

• RAG는 기업의 특정 데이터베이스와 LLM(대규모 언어 모델)을 결합하여 정확한 정보 생성 능력을 극대화합니다. 예를 들어, 기업이 보유한 고객 데이터, 제품 정보, 내부 정책 등을 LLM에 통합함으로써, 이를 기반으로 한 솔루션을 제공할 수 있습니다. 검색기능이 강화된 RAG 시스템은 실시간으로 고객의 질의에 가장 적합한 정보를 검색하고, 이를 기반으로한 응답을 생성합니다.

• 기업들은 RAG를 통해 시장 변화나 고객 피드백에 즉각적으로 반응하는 AI 기반 고객 서비스 시스템을 구축할 수 있습니다. 예를 들어, 고객 서비스 팀은 RAG 솔루션을 활용하여 우선적으로 고객의 질문에 대한 맞춤형 및 정확한 답변을 제공함으로써 고객 만족도를 향상시키고 있습니다.

• 4-3. 의사결정 개선 및 운영 효율화 효과

• RAG 기술의 도입은 기업의 의사결정 향상과 운영 효율화에 중요한 기여를 하고 있습니다. 기업의 의사결정 생산성을 높이는 데 있어, RAG는 комплек스한 데이터 분석을 간소화하여 관련 정보를 신속하게 제공함으로써, 경영진이 보다 효율적으로 의사결정을 내리도록 돕습니다. 예를 들어, F5와 NetApp의 통합 시스템을 이용하면, 대시보드에서 분석된 데이터에 기반하여 신속하고 데이터 주도적인 결정을 내릴 수 있습니다.

• 이와 함께, RAG는 반복적인 데이터 입력 작업을 줄여줌으로써 인적 자원과 시간 자원을 절약하게 해줍니다. 이를 통해 기업은 직원들이 보다 전략적이고 창의적인 작업에 집중할 수 있도록 환경을 개선하고 있습니다.

5. RAG의 현재 동향과 향후 전망

• 5-1. 디지털 작업 자동화 비중 확대

• RAG(제휴 검색 생성)는 LLM(대규모 언어 모델)과 결합하여 디지털 작업의 자동화 비중을 급격히 증가시키고 있습니다. 현재의 기술 환경에서는 기업이나 개인이 필요한 정보를 자동으로 쉽게 검색하고 생성하는 데 있어 RAG의 대량 활용이 점차 확대되고 있습니다. 특히, 기업은 고급 데이터 분석 및 고객 서비스 효율성을 위해 RAG 기반 시스템을 도입하며, 이는 업무 시간 단축과 운영 효율화로 이어지고 있습니다. 예상하기로는 2025년에는 디지털 업무 자동화의 절반 이상이 RAG 걸쳐 수행될 것으로 보이며, 이는 업무 패러다임을 혁신적으로 변화시킬 것입니다.

• 5-2. 지속적 정보 업데이트의 중요성

• RAG는 외부 지식원을 활용해 정보의 정확성을 극대화하는 방식으로 기능하지만, 이러한 시스템에도 지속적인 정보 업데이트가 필수적입니다. 특히, 고객의 기대와 기술 트렌드의 변화에 적시에 대응하기 위해 RAG 시스템은 주기적으로 새로운 데이터를 통합하고, 레코드가 지속적으로 업데이트되어야 합니다. 2025년 이후로 정보의 신뢰도를 담보하기 위해 최신 연구와 기술을 반영한 RAG 시스템이 개발되어야 하며, 이는 기업의 경쟁력 유지에 핵심 요소로 자리잡을 것입니다.

• 5-3. 신규 응용 분야 및 연구 과제

• RAG는 다양한 산업 분야에 걸쳐 응용될 potential이 매우 큽니다. 특히 의료, 금융, 고객 서비스, 제조 등에서의 RAG 활용 가능성은 눈에 띄게 증가하고 있습니다. 각 분야에서는 RAG 기반의 새로운 연구와 응용 사례가 지속적으로 발굴될 것이며, 이러한 추세에 따라 적합한 데이터 관리와 효율적인 검색 시스템 구축이 필수적이 될 것입니다. 더욱이, RAG 기술의 발전과 함께 세부적인 연구 과제가 확대되어 다국어 처리, 다중 모달 통합, 정보 검색 알고리즘의 최적화 등 다양한 방향으로 나아갈 것으로 예상됩니다.

결론

• RAG는 LLM의 삭제 생성력과 외부 지식원의 정확성을 결합하여 생성형 AI의 신뢰도를 높이는 핵심 기술로 자리를 잡고 있습니다. 초기 아키텍처 연구에서부터 시작하여 지식 그래프 통합, 기업 적용 사례에 걸쳐 다양한 발전 단계를 거쳤습니다. 이러한 발전은 RAG가 기업 데이터와 외부 정보를 효율적으로 결합하여 정보의 정확성과 신뢰성을 높이는 방식을 기반으로 하고 있습니다.

• 2025년 이후에는 디지털 업무 자동화의 절반 이상이 RAG 기반 시스템을 통해 이루어질 것으로 예상되며, 이는 업무 처리의 패러다임을 혁신적으로 변화시킬 것입니다. 또한, RAG 기술의 지속적인 발전은 멀티모달 검색 통합, 개인정보 보호 강화 등 각종 과제를 포함하는 방향으로 진행될 것입니다. 이러한 변화는 산업 전반에 걸쳐 AI 혁신을 주도하며, 특히 의료, 금융, 제조 분야에서의 필수적인 요소로 자리잡을 것입니다.

• 앞으로 RAG 기술이 기업의 경쟁력을 어떻게 강화할 것인지, 그리고 새로운 응용 분야에서 어떤 새로운 가능성을 열어줄 것인지에 대해 지속적인 관심과 연구가 필요합니다. 기술의 발전과 연계하여, 기업들은 RAG를 통해 더욱 정확하고 신속한 정보 제공이 가능하도록 시스템을 개선함으로써 고객의 기대를 충족하고 신뢰를 쌓아가야 할 것입니다.

용어집

• RAG: RAG(검색 증강 생성)는 대규모 언어 모델(LLM)의 한계를 극복하기 위해 외부 지식 검색 기능을 통합한 기술로, 최신 정보를 기반으로 보다 정확하고 구체적인 응답을 생성하는 데 중점을 둡니다.

• LLM: 대규모 언어 모델(LLM)은 방대한 양의 데이터를 학습하여 자연어 처리 작업을 수행하는 모델로, 높은 생성 능력과 언어 이해력을 가지고 있지만, 실시간 정보 접근에는 한계가 있습니다.

• Hallucination: ‘홀로시네이션’은 LLM이 훈련 데이터에 기반하여 생성된 답변이 사실과 다르거나 비현실적인 정보를 생성하는 현상으로, 이는 신뢰성을 저하시킬 수 있습니다.

• 지식 그래프: 지식 그래프는 다양한 정보 간의 관계를 구조적으로 표현한 데이터 모델로, LLM이 정형 데이터와 비정형 데이터를 통합하여 더 정확한 응답을 생성하는 데 기여합니다.

• 정확도: 정확도는 RAG 기술이 제공하는 응답의 올바름을 측정하는 척도로, 지식 그래프를 통해 고객 서비스의 정확도가 최대 78% 향상된 사례가 있습니다.

• F5: F5는 최신 멀티클라우드 네트워크 솔루션을 제공하는 기업으로, RAG 기술을 통해 실시간으로 필요한 정보를 검색 및 응답 생성에 활용하고 있습니다.

• NetApp: NetApp은 데이터 관리를 전문으로 하는 기업으로, RAG와 협력하여 데이터의 위치에 관계없이 필요한 정보를 신속하게 검색하고 활용하는 솔루션을 제공합니다.

• 생성형 AI: 생성형 AI는 주어진 입력 데이터에서 새로운 콘텐츠를 생성하는 인공지능 기술로, RAG는 이러한 과정을 외부 지식 기반으로 보완하여 정확성을 높입니다.

• 자동화: 자동화는 반복적인 작업을 기계나 소프트웨어가 처리하도록 하여 효율성을 높이는 과정으로, RAG는 디지털 작업 자동화를 확대하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.

• 아키텍처: RAG 아키텍처는 정보 검색과 생성을 두 가지 주요 구성 요소로 나누어, 입력된 쿼리에 대한 문서를 검색하고 이를 바탕으로 자연어 응답을 생성하는 구조를 가집니다.

출처 문서

• Retrieval Augmented Generation (RAG) for LLMs – Nextrahttps://www.promptingguide.ai/kr/research/rag
• F5 및 NetApp과 함께 RAG를 사용하여 AI의 마법을 풀어내다https://www.f5.com/ko_kr/company/blog/unlocking-magic-ai-rag-f5-netapp
• “환각 줄이고 정확도 최대 78% 올려”··· ‘지식 그래프’로 AI 성능 높이는 기업들https://www.cio.com/article/3816012/%ED%99%98%EA%B0%81-%EC%A4%84%EC%9D%B4%EA%B3%A0-%EC%A0%95%ED%99%95%EB%8F%84-%EC%B5%9C%EB%8C%80-78-%EC%98%AC%EB%A0%A4%C2%B7%C2%B7%C2%B7-%EC%A7%80%EC%8B%9D-%EA%B7%B8%EB%9E%98%ED%94%84.html
• AI에서 LLM과 RAGhttps://medium.com/@jaegeunsong97/ai%EC%97%90%EC%84%9C-llm%EA%B3%BC-rag-1e220531a497
• RAG 아키텍처를 활용한 LLM 문제 해결법https://www.gttkorea.com/news/articleView.html?idxno=12130