대형 언어 모델(LLM)은 정보를 생성하는 강력한 도구이지만, 신뢰성과 정확성을 높이기 위해 검색 기반 기술과 결합하는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 방식이 점점 더 주목받고 있습니다. RAG는 모델이 기존에 학습한 데이터뿐만 아니라 실시간 검색을 통해 최신 정보를 활용할 수 있도록 돕는 기술입니다.
그중에서도 Self-Query, ReAct, Reranker는 2024년부터 2025년까지 AI 업계를 선도할 핵심 RAG 기술로 손꼽히고 있습니다. 이번 글에서는 이 세 가지 기술의 개념과 작동 방식, 그리고 활용 사례를 누구나 쉽게 이해할 수 있도록 설명하겠습니다.
1️⃣ Self-Query – AI가 스스로 검색 질의를 생성하는 기술
기존의 검색 시스템은 사용자가 입력한 키워드만을 기반으로 정보를 찾지만, Self-Query 기술은 AI가 질문을 분석하고 가장 적절한 검색 질의(Query)를 스스로 생성하는 기능을 갖고 있습니다.
🔹 어떻게 작동할까?
- 사용자가 AI에게 질문을 하면, AI는 먼저 질문을 이해한 후, 검색을 위한 최적의 키워드를 스스로 생성합니다.
- 그 키워드를 기반으로 데이터베이스나 웹에서 정보를 검색한 후, 검색된 결과를 활용하여 최종적으로 답변을 제공합니다.
🔹 예시
❌ 일반적인 AI 검색:
사용자: “AI 기술 발전에 대한 최신 논문이 뭐야?”
AI: “AI 기술이 빠르게 발전하고 있습니다.” (단순 응답, 신뢰도 낮음)
✅ Self-Query 적용 AI:
사용자: “AI 기술 발전에 대한 최신 논문이 뭐야?”
AI:
- “최신 논문”이라는 요청을 분석
- “2024년 AI 발전 논문”, “AI 연구 동향 2025” 등의 키워드를 스스로 생성하여 논문을 검색
- 검색된 논문을 요약하여 답변 제공
🔹 활용 사례
- 기업에서 내부 문서 검색 AI
- 논문 검색 엔진
- 법률 및 금융 데이터 검색
2️⃣ ReAct – AI가 검색과 추론을 동시에 수행하는 기술
ReAct(Reasoning + Acting) 기술은 AI가 정보를 검색하면서 동시에 논리적으로 추론하여 최적의 답변을 제공하는 방식입니다. 기존 LLM은 검색과 답변이 분리되어 있었지만, ReAct는 두 작업을 결합하여 더 자연스럽고 정확한 응답을 생성합니다.
🔹 어떻게 작동할까?
- AI가 사용자의 질문을 이해한 후, 필요한 정보를 검색
- 검색된 정보를 바탕으로 AI가 추론을 수행
- 최종적으로 사용자에게 논리적인 답변을 제공
🔹 예시
❌ 일반적인 AI 검색:
사용자: “테슬라의 주가는 왜 올랐어?”
AI: “테슬라의 주가는 최근 상승했습니다.” (이유 없음)
✅ ReAct 적용 AI:
사용자: “테슬라의 주가는 왜 올랐어?”
AI:
- 테슬라 주가 데이터를 검색
- 최근 뉴스에서 테슬라의 전기차 판매 증가, AI 칩 개발 등의 이유를 분석
- “테슬라의 전기차 판매 증가와 AI 반도체 개발 발표로 인해 투자자들의 신뢰가 높아졌습니다.”라는 답변 제공
🔹 활용 사례
- 금융 및 경제 분석 AI
- 법률 상담 AI
- 의료 진단 AI
3️⃣ Reranker – 검색 결과를 더 정교하게 필터링하는 기술
Reranker는 AI가 검색한 결과를 중요도와 정확도에 따라 재정렬(랭킹) 하는 기술입니다. 기존의 검색 엔진은 단순한 키워드 일치율을 기준으로 결과를 나열하지만, Reranker는 문맥, 신뢰성, 최신성 등을 고려하여 검색 결과의 우선순위를 정합니다.
🔹 어떻게 작동할까?
- AI가 검색한 결과를 1차 필터링
- 필터링된 데이터를 AI가 분석하여 가장 신뢰도 높은 정보를 최상단에 배치
- 사용자가 보다 정확한 정보를 쉽게 찾을 수 있도록 제공
🔹 예시
❌ 일반적인 검색 엔진:
사용자: “AI 관련 최신 연구 논문”
검색 결과: 1. 2019년 논문, 2. 2020년 논문, 3. 2024년 논문 (정확도가 낮음)
✅ Reranker 적용 AI:
사용자: “AI 관련 최신 연구 논문”
검색 결과:
- 2024년 최신 논문
- 2023년 논문
- 2020년 논문 (정확한 최신 결과 제공)
🔹 활용 사례
- 뉴스 및 논문 검색 엔진
- 기업 내부 데이터 검색 시스템
- 전자상거래 상품 추천 AI
🎯 2025년, RAG 기술이 AI의 핵심이 된다
Self-Query, ReAct, Reranker는 각각 다른 방식으로 AI의 검색 능력을 향상시키며, 정확하고 신뢰할 수 있는 정보 제공을 목표로 합니다.
- Self-Query: AI가 스스로 최적의 검색어를 생성하여 원하는 정보를 정확하게 찾음
- ReAct: AI가 검색과 추론을 동시에 수행하여 논리적인 답변을 제공
- Reranker: 검색 결과를 재정렬하여 신뢰도 높은 정보를 최우선으로 배치
이러한 기술들이 발전함에 따라, 2025년에는 AI가 단순한 챗봇을 넘어 전문 지식이 필요한 분야에서도 강력한 검색 및 분석 도구로 활용될 전망입니다.