검색증강생성(RAG) 원리 생성형 AI의 신뢰성 향상과 산업 분야 적용 사례

생성형 인공지능(AI)은 정보 처리, 커뮤니케이션, 자동화 등 다양한 분야에서 혁신적인 발전을 이끌고 있습니다. 하지만, 이 기술은 여전히 '환각(Hallucination)' 현상, 즉 정확한 정보를 제공하지 못하고 잘못된 정보를 생성하는 문제를 가지고 있습니다. 이러한 문제는 특히 의료, 법률, 금융 등 정확한 데이터가 중요한 산업 분야에서 더욱 심각한 영향을 미칠 수 있습니다.

RAG 기술 도입 배경

최근 이러한 문제를 해결하기 위해 많은 산업에서 검색증강생성(Retrieval Augmented Generation, RAG) 기술을 도입하고 있습니다. RAG 기술은 AI가 직접적인 정보 검색을 통해 답변을 생성하기 전에 신뢰할 수 있는 외부 자료를 참조하도록 함으로써 정보의 정확성을 높입니다. 이러한 접근 방식은 AI가 생성하는 내용의 신뢰도를 크게 향상시키며, 사용자에게 더 정확하고 신뢰할 수 있는 정보를 제공합니다.

RAG 기술 적용 분야

1. 의료 분야에서 RAG 기술은 환자의 진료 기록, 최신 의료 연구 자료 등을 참조하여 질병 진단이나 치료 방안을 제안할 때 활용됩니다. 이를 통해 의료 전문가는 AI가 제공하는 정보를 바탕으로 더 정확한 의료 결정을 내릴 수 있습니다.
2. 법률 분야에서는 법적 문서, 판례, 법률 조항 등을 참조하여 법률 상담이나 문서 작성을 지원합니다. 예를 들어, 법률정보를 제공하는 AI는 다양한 법률 데이터베이스에서 관련 정보를 검색하여 사용자의 질문에 보다 정확하게 대응할 수 있습니다.
3. 금융 분야에서는 시장 데이터, 이전 거래 기록, 금융 규제 등을 분석하여 투자 조언이나 위험 관리 전략을 제공하는 데 RAG 기술이 사용됩니다. 이는 투자자가 보다 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다.

RAG 기술 핵심 원리와 작동 방식

1. RAG 기술 목적

RAG(Retrieval Augmented Generation) 기술은 생성형 인공지능(AI)이 신뢰할 수 있는 외부 지식을 기반으로 보다 정확하고 전문적인 답변을 생성하도록 설계되었습니다. 이 기술의 핵심 목적은 AI의 자연어 처리 능력을 향상시키고, 잘못된 정보를 최소화하여 신뢰도를 높이는 것입니다.

2. 정보 검색 과정

RAG는 먼저 AI가 필요로 하는 정보의 종류를 파악합니다. 이후, AI는 신뢰할 만한 정보 소스로부터 필요한 데이터를 검색합니다. 검색 대상은 언론사 뉴스, 과학적 연구 자료, 자체 데이터베이스, 공식 문서 등 다양할 수 있습니다. 이 과정은 키워드 기반 검색 또는 더 복잡한 쿼리를 사용하여 수행될 수 있습니다.

3. 정보의 통합과 콘텐츠 생성

검색된 정보는 AI에 의해 분석되고, 이해되어야 합니다. AI는 이 정보를 기존의 지식과 통합하여 새로운 콘텐츠를 생성합니다. 이때, AI는 검색된 자료를 기반으로 답변을 구성하므로, 제공되는 정보는 보다 정확하고 신뢰할 수 있습니다.

4. 환각 현상의 최소화

전통적인 생성형 AI 모델들은 종종 훈련 데이터의 한계나 편향으로 인해 잘못된 정보를 생성할 수 있습니다. RAG 기술은 이러한 문제를 해결하기 위해 실시간으로 접근 가능한 정확한 정보를 제공함으로써, AI가 생성하는 내용의 오류를 줄이고, 환각 현상을 최소화합니다.

5. 적용 분야의 확장성

RAG 기술은 다양한 산업 분야에 적용될 수 있습니다. 의료, 법률, 금융, 교육 등 정보의 정확성이 중요한 모든 분야에서 RAG를 활용하여 AI의 실용성과 정확성을 높일 수 있습니다.

산업별 RAG 기술 적용 사례

법률 분야

• 로앤컴퍼니는 최근 GPT-4 기반의 RAG 기술을 접목한 통합 법률정보 AI 시스템 '빅케이스GPT'를 개발했습니다. 이 시스템은 법률 정보의 정확도가 높으며, 국내 변호사시험에서도 우수한 성능을 보여주었습니다.
• 로앤굿은 변호사용 AI 챗봇 '로앤봇'을 통해 국내법에 특화된 서비스를 제공하고 있습니다. 이 챗봇은 복잡한 법률 질의에 대해 정확한 답변을 제공하는 데 중점을 두고 있습니다.

금융 분야

• KB국민카드는 이벤트 질의응답 서비스 '이벤트 Q&AI'를 도입했습니다. 이 서비스는 GPT 기반의 챗봇 '벨라 큐나'를 사용하며, RAG 기술을 통해 최신 이벤트 정보를 정확하게 제공합니다.

공공 분야

• 통계청은 AI 통계 챗봇 서비스를 개발 중이며, 이 서비스는 RAG 기술을 활용하여 사용자의 질문에 정확한 통계 정보를 제공할 예정입니다. 이는 통계 데이터의 접근성과 이해도를 높이는 데 기여할 것입니다.

산업 분야	회사/기관	서비스/시스템	설명
법률	로앤컴퍼니	빅케이스GPT	GPT-4 기반 RAG 기술을 활용한 통합 법률정보 AI 시스템으로, 법률 정보의 정확도가 높음.
법률	로앤굿	로앤봇	변호사용 AI 챗봇으로, 국내법에 특화된 서비스를 제공하며 복잡한 법률 질의에 대해 정확한 답변 제공.
금융	KB국민카드	이벤트 Q&AI	GPT 기반의 챗봇 '벨라 큐나'를 사용하며, RAG 기술을 통해 최신 이벤트 정보를 정확하게 제공.
공공	통계청	AI 통계 챗봇 서비스	개발 중인 서비스로, RAG 기술을 활용하여 사용자의 질문에 정확한 통계 정보를 제공할 예정.

전망과 기대

생성형 AI 기술의 경쟁력은 정확한 정보 생성 능력에 크게 좌우됩니다. RAG 기술은 이러한 경쟁력을 향상시키는 데 중요한 역할을 하며, 향후 AI 기술의 보급과 발전에 있어 핵심적인 요소로 작용할 것으로 기대됩니다. AI가 더욱 정확하고 신뢰할 수 있는 도구로 자리 잡기 위해서는 RAG 기술의 지속적인 개선과 적용 확대가 필수적입니다.

총론적으로, RAG 기술의 도입은 생성형 AI가 직면한 주요한 도전과제인 환각 현상을 줄이는 유망한 해결책으로 자리매김하고 있습니다. 각 산업 분야에서 이 기술을 적극적으로 활용함으로써, AI의 신뢰성을 높이고 더 나은 사용자 경험을 제공할 수 있을 것입니다.

검색증강생성(RAG·Retrieval Augmented Generation)