RAG(검색 증강 생성) 기술 해설: LLM의 자체 검증 능력 향상

대규모 언어 모델(LLM)은 뛰어난 성능을 보이지만, 학습된 데이터에 의존하기 때문에 사실 확인 없이 내용을 지어내는 '환각' 문제를 가지고 있습니다. RAG는 이러한 LLM의 한계를 극복하기 위해 등장한 기술로, LLM이 외부 지식 소스에서 필요한 정보를 검색하여 답변 생성 시 활용하도록 합니다. 이는 마치 학생이 단순히 암기하는 대신 교과서를 참고하여 답변하는 것과 유사하며, 특히 최신 정보나 특정 도메인 지식이 필요한 경우 유용합니다.

RAG는 LLM이 학습 데이터에만 의존하지 않고 실시간으로 정보를 검색하고 활용함으로써 답변의 정확성과 신뢰성을 높입니다. 구체적으로, 관련 문서를 외부 지식 소스에서 가져와 프롬프트에 삽입한 후 LLM이 해당 맥락을 기반으로 응답하도록 합니다. 예를 들어, "최신 API 버전에서 변경된 사항은 무엇인가?"라는 질문에 대해 RAG 시스템은 최신 문서를 검색하여 모델에 제공하고, 실제 정보를 바탕으로 답변을 생성합니다.

기존 LLM의 '매개변수적 지식'은 고정된 가중치 내에 모든 정보가 저장되는 방식이기 때문에 기업 문서, 신규 연구 자료, 제품 업데이트 등과 같이 변화가 잦거나 특정 데이터셋에 대한 대응이 어렵습니다. 반면 RAG는 LLM 자체를 더 똑똑하게 만드는 것이 아니라, 답변 생성 시점에 필요한 정보를 제공하여 '실시간으로 더 많은 지식을 갖도록' 합니다. 따라서 RAG는 LLM의 내재된 한계를 보완하고, 사실 기반의 신뢰성 있는 AI 시스템 구축에 필수적인 요소로 자리매김하고 있습니다.