RAG란, 검색 증강 생성 기술로 생성형 AI의 거짓말을 단속하는 방법

허위 정보를 사실처럼 제공으로 AI 서비스를 도입을 방해하는 할루시네이션 현상을 해결하기 위해 ‘RAG(Retrieval-Augmented Generation / 검색 증강 생성)’ 기술이 주목을 받고 있습니다. 

RAG는 할루시네이션 현상을 방지해 AI 서비스의 신뢰도를 높이는 역할을 하며 검색 엔진의 신뢰도를 향상시켜, 기업이 보유한 최신 데이터를 기반으로 보다 정밀한 AI 서비스를 제공하도록 돕는데요. 

AI 서비스에 RAG를 효과적으로 도입하기 위해서는 어떤 전략이 필요할까요? 지금부터 RAG를 활용해 AI 서비스를 최적화하는 방법을 알려드리겠습니다!

RAG가 AI의 필수 요소가 된 이유

LLM 기반 AI 모델은 과거의 학습된 데이터만을 바탕으로 답변을 생성하기 때문에, 실시간 정보를 반영하기 어렵습니다. 

특히 법률·금융·의료와 같이 도메인 지식이 부족한 특정 산업에서는 정확한 답변을 제공하기 어렵고, 최신 데이터를 반영하려 해도 한 번 학습이 완료된 모델을 다시 학습하는 데 높은 비용과 시간이 소요되어, 기업 서비스의 맞춤화 된 AI를 도입하고 활용하는 데 어려움을 겪고 있죠. 

또한, 존재하지 않는 정보를 사실처럼 생성하는 ‘할루시네이션(환각 현상)’ 문제로 인해 AI의 뛰어난 성능에도 불구하고 특정 산업에 맞춰 적용하는 것이 쉽지 않았는데요.

이러한 한계를 극복하기 위해 등장한 것이 바로 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술입니다. 

RAG는 검색 증강 생성이라고 하는데요, AI가 단순히 과거 데이터를 기반으로 응답하는 것이 아니라, 신뢰할 수 있는 최신 정보를 사전에 정의된 데이터베이스에서 실시간으로 검색하여 반영함으로써 생성형 AI 서비스의 정확성과 신뢰성을 향상시키는 중요한 역할을 합니다.

* RAG에 대해 자세히 알고 싶다면 아래 링크를 클릭하세요.

▶ RAG, Chat GPT가 거짓말을 멈추게 된 이유

RAG를 적용한 AI 서비스, 어떻게 달라질까? 

RAG 기술이 적용된 AI 서비스는 기존의 LLM(거대  언어 모델) 단독 사용 방식과 비교했을 때 여러 측면에서 개선된 모습을 보입니다. 가장 큰 변화는 AI가 실시간으로 정보를 검색하고 이를 반영할 수 있다는 점입니다. 이를 통해 다음과 같은 효과를 기대할 수 있습니다.

1) 최신 정보 제공 가능

기존 AI는 학습된 데이터에 기반해 답변을 생성하여, LLM 단독 모델은 새로운 정보를 즉시 반영할 수 없습니다. 하지만 RAG는 실시간으로 신뢰할 수 있는 데이터를 검색하여 반영할 수 있기 때문에 뉴스, 금융 등 실시간성이 중요한 분야에서도 활용이 가능합니다.

2) 정보의 출처 제공 및 신뢰성 강화

Chat GPT나 Gemini와 같은 생성형 AI 모델을 사용할 때, 생성할 때 출처를 명확하게 제공하지 않거나, 존재하지 않는 정보를 만들어내는 경우가 많아 두, 세 번씩 사실 여부를 사용하는 경우가 종종 있습니다. 허위 정보를 사실처럼 제공하기 때문인데요.

하지만 RAG를 활용하게 되면 지정된 데이터베이스 내 실제 문서를 기반으로 답변을 생성하기 때문에, 허위 정보가 생성될 가능성을 크게 줄일 수 있습니다. 

또한, 검색된 문서를 바탕으로 응답을 생성하기 때문에 참조한 출처를 함께 제공할 수 있어, 사용자에게 보다 신뢰할 수 있는 정보를 제공하게 되죠. 그래서 사용자가 필요할 때 원하는 정보를 정확하게 제공할 확률이 높아집니다.

 

3) 기업 맞춤형 AI 서비스 구현

Chat GPT나 Gemini 같은 AI 모델을 사용하다 보면 실시간 데이터와 다른 내용을 제공하는 경우가 많죠. LLM 모델은 과거의 데이터를 바탕으로 정보를 제공하기 때문인데요.

이로 인해 재고·물류 현황, 주식·부동산 등 실시간 정보가 중요한 산업에서는 적용이 제한적이고, 법률·의료·금융과 같이 검색 엔진 내 정보가 부족한 특정 분야에서는 깊이 있는 도메인 지식을 반영하는 데 한계가 있죠.

하지만 RAG를 활용하면 AI 서비스와 기업의 내부 데이터베이스를 연동하여, 보다 정밀하고 실시간성이 높은 맞춤형 정보를 제공할 수 있습니다. 소비자가 요청한 정보를 기업의 데이터베이스와 연계해 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 답변을 제공할 수 있게 된 것이죠.

이처럼 RAG를 활용하면 기존 LLM 단독 모델의 한계를 보완하며, 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 정보를 제공할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 소비자에게 신뢰도 높은 서비스를 제공하여, 사용자 경험과 만족도를 극대화한 AI 서비스를 구축할 수 있는데요. RAG가 실제로 어떤 효과를 발휘하는지 실제 사례를 통해 설명해 드리겠습니다.

RAG를 도입한 AI 서비스 사례 

RAG를 활용한 통계청 AI 통계 챗봇 ‘코봇’

통계청은 국민이 보다 쉽고 직관적으로 통계 정보를 검색할 수 있도록 AI 챗봇 서비스를 도입했습니다. 기존 챗봇은 정확한 통계 용어를 사용하지 않으면 원하는 답변을 얻기 어려웠지만, 초거대 AI(LLM) 모델을 통계청의 데이터와 결합하여 학습한 AI 챗봇을 통해 사용자가 필요한 통계 데이터를 보다 빠르고 정확하게 제공받을 수 있도록 설계했습니다.

그러나, 방대한 데이터를 다루는 만큼 일부 정보를 단편적으로 조합해 잘못된 답변을 제공하는 ‘할루시네이션(환각) 현상’이 발생할 가능성이 높았기에 통계청은 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술을 도입했습니다.

LLM 기반 챗봇은 사용자의 언어와 질문 의도를 학습하고, RAG의 팩트 체크 및 정보 검색 기능을 활용하여 방대한 통계 문서를 벡터화한 뒤, AI가 정확한 정보를 검색해 응답하는 방식으로 개선되었습니다.

그 결과, 기존의 자연어 처리만 가능했던 챗봇이 사용자 질문의 의도를 분석하여 정확한 통계 정보를 제공할 수 있게 되었으며, 사용자는 복잡한 통계 용어를 몰라도 일상  언어로 질문하면 관련 통계를 즉각 추천받을 수 있는 서비스로 발전했습니다. 이를 통해 연구자 및 일반 국민 누구나 보다 쉽고 편리하게 국가 통계를 활용할 수 있는 환경이 조성되었습니다.

81.3%의 서비스 만족도를 달성한 법률 AI ‘슈퍼로이어’

법률 서비스에서는 정확한 법률 정보와 판례 제공이 매우 중요합니다. 판례에 따라 법적 해석이 달라지고, 소송 결과에도 큰 영향을 미치기 때문인데요. 

법률 서비스에서는 작은 조항 하나가 판결에 중요한 영향을 미칠 수 있기 때문에, 잘못된 정보를 사실처럼 제공하는 할루시네이션 현상은 치명적인 문제가 될 수밖에 없었는데요. 이를 해결하기 위해 로앤컴퍼니는 AI 법률 어시스턴트 ‘슈퍼로이어(Super Lawyer)’에 RAG 기술을 적용했습니다.

‘슈퍼로이어’는 변호사에게 필요한 법률 데이터를 제공하는 로앤컴퍼니의 AI 법률 서비스입니다. 정확한 정보를 보장하기 위해 RAG 기술을 도입하여, 법률 출판사 및 판례 데이터베이스에서 실시간으로 검색된 정보만을 기반으로 답변하도록 설계했습니다. 

이를 통해 기존 생성형 AI의 환각 문제를 해결하고, 더욱 신뢰할 수 있는 법률 정보를 제공할 수 있도록 했습니다.

또한, RAG의 데이터베이스 검색 기능을 활용해 AI가 법률 출판사 및 판례 데이터에서 검증된 정보를 검색한 후 제공하도록 구성했는데요. 덕분에 단순한 생성형 AI와 달리, 정확한 사건번호와 판결 결과까지 포함된 신뢰성 높은 법률 정보를 전달할 수 있었습니다.

이러한 개선을 통해 슈퍼로이어는 81.3%의 서비스 만족도를 기록하며, 신뢰도 높은 AI 법률 서비스를 구축하는 데 성공했습니다.

RAG 도입, 기업 AI 서비스에 어떻게 적용 해야할까?

RAG 기술을 효과적으로 도입하기 위해서는 체계적인 구축 과정이 필요한데요, 단계별로 RAG 시스템을 구축하는 방법을 살펴보겠습니다.

1) 도입 목표 설정

RAG 도입 전, 해결하려는 문제를 명확히 정의해야 합니다. 예를 들어, 제품 배송 정보 등 ‘실시간 고객 데이터를 바탕으로 답변하는 AI 챗봇 구축’이나, ‘금융 거래 가이드를 반영한 AI 챗봇 구축’ 등의 구체적인 목표를 설정해야 합니다. 목표가 명확할수록 데이터 수집 및 시스템 설계 방향을 효과적으로 결정할 수 있습니다.

2) 데이터베이스 구축 및 청킹 작업

RAG의 성능은 데이터 품질에 크게 좌우되기에 신뢰할 수 있는 데이터를 구축하고 검색 최적화를 위한 전처리 작업이 필수입니다. RAG는 사용자의 질문과 가장 유사한 텍스트 데이터를 찾아 LLM에 전달하는 기술로 문서를 작은 단위(청크)로 나누는 청킹(Chunking) 작업이 필요합니다. 

긴 문서를 그대로 활용하면 검색 정확도가 낮아지고, 모델이 적절한 정보를 찾기 어려워질 수 있기 때문에 청킹을 통해 문맥을 유지하면서 필요한 정보를 빠르게 찾을 수 있게 해주어야 하는데요. 데이터베이스 구축 과정은 다음과 같습니다.

- 신뢰할 수 있는 데이터 확보: 기업 내부 문서, 논문, 공공 데이터 등을 활용해 데이터베이스를 구축합니다.

- 청킹 적용: 문서의 길이와 문맥을 고려해 256~512 토큰 단위로 분할하며, 필요시 오버랩(overlap) 기법을 적용합니다.

- 정기적 업데이트: 데이터의 최신성을 유지하기 위해 지속적인 업데이트 프로세스를 마련합니다. 적절한 청킹 작업을 수행하면 RAG 시스템의 검색 성능이 향상되어, AI 모델이 보다 정확한 정보를 활용할 수 있습니다.

3) VectorDB 구축 및 검색엔진 연동

청킹된 텍스트 데이터가 RAG에서 빠르고 효율적으로 검색될 수 있도록 벡터화(숫자화) 과정이 필요합니다. 이를 위해 임베딩 모델을 활용하여 텍스트를 고차원 벡터(Vectorization)로 변환합니다. 

변환된 벡터는 사용자의 질문이 입력되었을 때 유사도 점수(Similarity Score)를 계산하여 가장 관련성이 높은 데이터를 찾아 LLM에 제공합니다.

* VectorDB 구축 과정

- 임베딩 모델 적용: 문서를 숫자 벡터로 변환하기 위해 적절한 임베딩 모델(예: text-embedding-3-small, bge-m3 등)을 선택합니다.

- VectorDB 구축: FAISS, Pinecone 등 벡터 데이터베이스를 사용하여 변환된 벡터를 저장하고 빠르게 검색할 수 있도록 합니다.

- 유사도 측정 및 최적화: 코사인 유사도(Cosine Similarity) 또는 내적(Dot Product)  계산 방식을 활용하여 가장 관련성이 높은 데이터를 검색합니다.

이를 통해 BM25 등 키워드 기반 검색과 고차원 벡터 유사도 검색을 결합하여 정확도를 향상시키고, 데이터의 최신성을 유지하기 위해 주기적인 벡터 업데이트 프로세스를 구축합니다. 

이후 VectorDB를 효과적으로 구축하고 검색 엔진과 연동하면, RAG 시스템이 더욱 빠르고 정확하게 정보를 검색하여 LLM이 최적의 답변을 생성할 수 있도록 지원합니다.

4) RAG 평가 및 성능 검증

RAG 시스템이 효과적으로 작동하는지 검증하기 위해 QA 데이터 셋(Question-Answer Dataset)을 제작하고 다양한 평가 지표를 활용해 성능을 평가해야 합니다.

* QA 데이터셋 구축

- 실제 서비스 환경에서 활용될 수 있는 QA 데이터 셋을 수집 및 구성합니다.

- 질문/응답 쌍을 기반으로 RAG의 검색 및 생성 성능을 평가할 수 있도록 데이터 셋을 설계합니다.

* RAG 평가 지표

- 충실성(Faithfulness): 생성된 답변이 제공된 문맥에 기반했는지 평가합니다. 허구적 요소가 포함되지 않도록 확인합니다.

- 검색 재현율(Retrieval Recall): 검색된 문맥이 질문과 관련된 중요한 정보를 충분히 포함하는지를 평가합니다.

- 검색 정밀도(Retrieval Precision): 검색된 문맥이 질문과 직접 관련된 정보만 포함하고 불필요한 내용을 배제했는지를 측정합니다.

- 답변 관련성(Answer Relevance): 생성된 답변이 질문 및 문맥과 얼마나 밀접하게 관련되어 있는지를 평가하며, 불필요한 정보나 중복된 내용이 없는지 확인합니다.

5) 실무 적용 및 지속적 개선

위에서 살펴본 RAG 평가 지표를 활용하여 RAG의 정확도와 신뢰성을 검증하고 최적화하여 RAG 시스템을 실무에 적용합니다. 실무에 적용한 후에도 지속적인 성능 개선이 필요합니다.

- 배포 이후 사용자 피드백을 반영하여 검색 결과 및 응답 품질을 지속적으로 개선합니다.

- 데이터 업데이트 자동화를 통해 검색 결과의 최신성을 유지합니다.

이러한 단계적인 접근 방식을 통해 AI 서비스에 RAG를 적용하면 신뢰성과 정확도를 높여 고객 경험을 크게 향상시킬 수 있습니다. 

RAG를 통해 정해진 데이터베이스를 기반으로 AI가 보다 신뢰도 높은 답변을 제공하기 때문에, 사용자 입장에서는 필요한 정보를 빠르게 확인할 수 있고, 기업 입장에서는 고객 서비스의 부담을 줄여 더욱 높은 품질의 서비스를 제공할 수 있죠.

따라서 실무에서는 각 기업의 데이터 환경과 요구 사항에 맞춰 RAG 기술을 유연하게 조정하며 도입하는 것이 중요합니다.

RAG 도입 시 고려해야 할 사항

그러면 이러한 RAG를 도입할 때 고려해야 할 사항은 무엇일까요? 성공적인 시스템 구축을 위해 몇 가지 고려 사항을 알려드리겠습니다.

신뢰할 수 있는 출처의 데이터 활용

먼저, 데이터 품질 및 신뢰성이 가장 중요한 요소 중 하나입니다. RAG의 성능은 데이터베이스에 저장된 정보의 정확성과 신뢰성에 직접적으로 영향을 받기 때문에, 오래되거나 불완전한 데이터가 포함되면 AI가 잘못된 정보를 생성할 가능성이 있습니다. 

이를 방지하려면 데이터 검토 및 업데이트 프로세스를 정기적으로 운영하고, 신뢰할 수 있는 출처의 데이터를 선별하여 활용하는 것이 중요합니다.

검색 성능 및 속도 최적화

또한, 검색 성능 및 속도 최적화도 고려해야 합니다. RAG는 검색을 기반으로 동작하기 때문에, 대량의 데이터를 빠르게 검색하고 처리할 수 있어야 합니다. 검색 속도가 느려지면 실시간 응답이 어려워지고 사용자 경험이 저하될 수 있습니다. 

이를 해결하기 위해서는 벡터 검색 최적화, 메타데이터를 활용한 인덱싱 기법 활용, 그리고 적절한 클라우드 인프라를 선택하여 데이터 처리 성능을 극대화해야 합니다.

보안 및 개인 정보 보호

보안과 개인정보 보호는 AI 서비스에서 필수적인 요소입니다. AI가 처리하는 데이터에는 종종 민감한 정보가 포함될 수 있기 때문에, 보안 정책이 미흡할 경우 데이터 유출 등의 심각한 문제가 발생할 수 있습니다. 

이를 방지하려면 접근 제어 및 암호화를 강화하고, 개인정보 보호 규정을 철저히 준수하는 것이 필수적입니다. 특히, RAG 기반 서비스가 기업이나 공공기관에서 활용될 경우, 데이터 보호에 대한 신뢰성을 확보하는 것이 더욱 중요합니다. 

보안이 강화된 AI 시스템을 구축하면, 데이터 유출 위험을 최소화할 수 있을 뿐만 아니라, AI 기술을 보다 안전하고 신뢰할 수 있는 환경에서 운영할 수 있습니다.

 AI 기반 검색 및 생성 모델이 발전할수록

RAG의 중요성은 높아집니다.

AI 기반 검색 및 생성 모델은 실시간 데이터 연동이 강화되면서, 최신 뉴스, 금융 정보, 고객 요청 등 실시간 데이터를 반영한 보다 정확한 AI 응답이 가능하도록 발전하고 있습니다.

또한, 기존 텍스트 중심의 RAG 시스템은 앞으로 멀티모달 AI와 결합되어 이미지, 음성, 영상 데이터까지 함께 처리하는 방향으로 진화할 것으로 전망됩니다.

이와 함께, RAG의 활용 분야는 앞으로 더욱 확대될 것입니다.

전자상거래에서는 사용자 검색 패턴을 분석해 맞춤형 제품 추천과 상세한 정보를 제공할 수 있으며, 교육 분야에서는 교재 데이터베이스를 활용한 AI 기반 학습 보조 서비스가 가능해질 것입니다.

또한, 공공 행정에서는 정부 문서 및 정책 정보를 보다 효율적으로 검색하고 안내하는 시스템이 개발되면서, RAG의 중요성은 더욱 커질 전망입니다.

다양한 산업에서 AI 서비스가 개발되고 도입되는 가운데, AI 서비스를 준비하거나 운영하는 기업이라면 RAG를 신속하게 도입해 미래 시장을 선점하는 것이 중요합니다.

RAG를 효과적으로 활용하는 기업은 AI 기반 맞춤형 서비스의 경쟁력을 높이고, 변화하는 시장 환경 속에서 핵심 기술을 제공하는 선도 기업으로 자리매김할 수 있을 것입니다.

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