대형 언어 모델(LLM)은 다양한 산업에서 활용되며 빠르게 발전하고 있습니다. 그중에서도 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술은 검색과 생성 AI를 결합해 더욱 정교한 결과를 제공하는 핵심 기술로 주목받고 있습니다.
RAG는 어떤 경우에 사용하는지, 간단하게 개념에 대해 설명하겠습니다. RAG는, 기존 LLM에서 상세한 답변을 얻어내기 힘든 특정 도메인 영역, 또는 특정 기관 또는 개인만의 데이터와 같은 부분을 특화하여 학습시켜서, 전문적인 답변을 도출해 내는 방법입니다. 예를 들어, A라는 회사에서는 다른 회사와 다른 사내 규칙을 가지고 있을 것입니다. 연차의 개수, 연차 기안은 언제까지 올려야 하는지, 상조회 규칙은 어떻게 되는지, 취업 시 어떤 부분을 지켜야 하는지 등 회사마다 다른 내규가 있습니다. 이를 ChatGPT에 질문할 경우, 특정 회사에 대한 정보는 답변할 수가 없게 됩니다. 이런 경우, 기존 LLM 모델의 거대 언어 모델에 특정 회사의 '사내 내규 데이터'라는 특정 데이터를 학습시켜서, '우리 회사의 연차휴가 올리는 방법에 대해 알려줘'라고 질문한 경우, 해당 회사에 대한 연차 정보를 답변하게 됩니다.
2024년부터 2025년까지 AI 업계를 선도할 RAG 기술 3가지를 분석하고, 각 기술의 특징과 활용 방안을 살펴보겠습니다.
1️⃣ OpenAI의 GPT-4 RAG
OpenAI는 ChatGPT를 통해 생성형 AI 시장을 이끌어왔으며, 2024년에는 RAG 기술을 더욱 고도화한 GPT-4 RAG 모델을 선보였습니다. 이 모델은 검색 기반 지식 강화 기능을 통해 더 정확하고 신뢰할 수 있는 답변을 제공합니다.
🔹 특징
- 실시간 정보 검색: 최신 정보를 검색하여 반영
- 출처 기반 응답 생성: 신뢰할 수 있는 데이터를 활용
- 기업용 맞춤 솔루션: 맞춤형 RAG 기술 제공
2️⃣ Meta의 Llama 3 + RAG
메타(Meta)는 오픈소스 LLM인 Llama 시리즈를 발전시키며, 2024년에는 RAG 기술이 결합된 Llama 3을 공개했습니다.
🔹 특징
- 오픈소스 기반: 누구나 활용 가능
- 다양한 데이터셋 연계: 최신 정보를 검색하여 반영
- 비용 효율적: 중소기업도 활용 가능
3️⃣ Google DeepMind의 Gemini + RAG
구글의 AI 연구소인 DeepMind는 Gemini 모델을 통해 멀티모달 AI 시대를 열고 있으며, 여기에 RAG 기술을 결합해 더욱 강력한 검색·생성 기능을 구현하고 있습니다.
🔹 특징
- 멀티모달 학습 지원: 텍스트, 이미지, 음성까지 분석
- Google Search 연동: 최신 정보를 활용한 AI 생성
- 대규모 클라우드 연산 지원: Google Cloud와의 연계
🎯 2025년, RAG 기술이 AI의 핵심이 된다
RAG 기술은 LLM의 단점을 보완하고 신뢰할 수 있는 AI 서비스를 구축하는 데 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다.
- 정확한 정보 제공: 검색을 통해 최신 정보 반영
- 기업 맞춤형 AI 구축 가능: 자사 데이터와 연계 가능
- 다양한 활용 가능성: 고객 서비스, 연구, 전자상거래 등
2025년에는 RAG 기술이 더욱 정교해지며, AI의 활용도가 한층 더 높아질 것입니다. 앞으로 AI가 검색과 생성 기술을 어떻게 결합해 나갈지 기대됩니다.