안녕하세요, 여러분! 👋
요즘 LLM(거대 언어 모델)을 활용해서 나만의 서비스를 만들거나, 회사 업무에 적용해 보려는 시도들이 정말 많아졌죠. 그런데 막상 개발을 시작하고 프롬프트를 입력하다 보면 한 번쯤 이런 당황스러운 경험을 하게 됩니다.
“분명 우리 회사 내규에 대해 물어봤는데, AI가 있지도 않은 규칙을 마치 사실인 것처럼 술술 지어내네?”
이런 현상을 우리는 할루시네이션(Hallucination, 환각)이라고 부릅니다. AI가 사실이 아닌 정보를 그럴듯하게 꾸며내는 것이죠. 개발자 입장에서는 정말 골치 아픈 문제입니다. 사용자에게 잘못된 정보를 주면 신뢰도가 바닥으로 떨어지니까요. 😓
그래서 오늘은 이 문제를 해결할 수 있는 가장 강력하고 핫한 기술, RAG(Retrieval-Augmented Generation)에 대해 이야기해 보려고 해요. 이름부터 벌써 어렵게 느껴지시나요? 걱정 마세요. 저와 함께 하나씩 뜯어보면 전혀 어렵지 않습니다! 🚀
1. RAG가 도대체 뭐길래 다들 난리인가요?
RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 우리말로는 ‘검색 증강 생성’이라고 번역해요. 하지만 이 용어 자체보다는 이 기술이 ‘무엇을 하는지’를 이해하는 게 중요합니다.
💡 아주 쉬운 비유: 오픈북 테스트
여러분이 아주 똑똑한 학생(LLM)에게 시험을 보게 한다고 상상해 보세요.
- 기존 방식 (Fine-tuning 없이 그냥 쓰기): 학생에게 교과서를 한 번 쓱 보여주고 뺏은 다음, 기억에만 의존해서 답을 쓰게 하는 ‘암기 시험(Closed-book)’입니다. 기억이 안 나면 그럴듯하게 지어내서라도 답을 채우려 하겠죠?
- RAG 방식: 학생에게 시험을 볼 때 참고서(데이터베이스)를 옆에 펴놓고 답을 찾아서 쓸 수 있게 해주는 ‘오픈북 시험(Open-book)’입니다. 모르는 내용이 나오면? 참고서를 뒤져서 정확한 내용을 보고 답을 적습니다.
즉, RAG는 AI에게 ‘컨닝 페이퍼’나 ‘백과사전’을 쥐여주는 기술이라고 생각하시면 됩니다. 외부의 지식(우리 회사의 매뉴얼, 최신 뉴스 기사 등)을 검색(Retrieval)해서, 그 내용을 바탕으로 답변을 생성(Generation)하도록 만드는 것이죠.
2. RAG는 어떻게 작동하나요? (원리 파헤치기)
개념은 잡았으니, 이제 개발자답게 조금 더 깊이 들어가 볼까요? RAG 시스템을 구축하려면 크게 세 가지 단계가 필요합니다. 이 과정에서 ‘임베딩(Embedding)’과 ‘벡터 DB(Vector DB)’라는 용어가 나오는데, 여기서 많이들 포기하시더라고요. 저랑 같이 쉽게 풀어봐요. 👩💻
Step 1. 데이터를 쪼개고 숫자(벡터)로 변환하기
우리가 가진 문서(PDF, 텍스트 등)를 AI가 이해할 수 있는 형태로 바꿔야 합니다. 이때 사용하는 기술이 임베딩(Embedding)입니다.
- 전문 용어: 텍스트를 고차원 벡터 공간의 좌표로 변환하는 과정.
- 쉬운 설명: ‘단어의 의미를 지도로 만드는 것’이라고 생각하세요. 🗺️
- 예를 들어, ‘사과’와 ‘바나나’는 과일이라는 의미가 비슷하니 지도상에서 가까운 곳에 점이 찍히고, ‘자동차’는 아주 먼 곳에 점이 찍히는 식이죠. 이렇게 글자를 숫자의 나열(좌표)로 바꾸는 것을 임베딩이라고 합니다.
Step 2. 저장하고 검색하기 (Vector DB)
이렇게 숫자로 바뀐 데이터들을 저장하는 곳이 바로 벡터 데이터베이스(Vector Database)입니다.
사용자가 질문을 던지면, 시스템은 이 질문도 숫자로 바꿉니다. 그리고 벡터 DB에서 “이 질문의 숫자(위치)와 가장 가까운 숫자(위치)를 가진 데이터가 뭐야?”라고 찾습니다. 이것을 유사도 검색(Similarity Search)이라고 해요.
🔍 Tip: 키워드 검색(SQL의 LIKE 검색)과는 다릅니다! 단순히 단어가 포함되었는지가 아니라, ‘의미가 비슷한지’를 찾기 때문에 “배가 아파”라고 검색하면 “복통약”에 대한 문서를 찾아줄 수 있는 것이죠.
Step 3. 정보를 엮어서 답변하기
마지막 단계입니다. 검색된 관련 정보(Context)를 프롬프트에 쏙 끼워 넣어서 LLM에게 보냅니다.
프롬프트 예시:
“사용자가 ‘연차 신청 방법’을 물어봤어.
그리고 내가 우리 회사 매뉴얼에서 찾은 내용은 이거야: [검색된 내용: 연차는 3일 전 결재 필요…].
이 내용을 바탕으로 사용자에게 친절하게 답변해 줘.”
이렇게 하면 AI는 엉뚱한 소리를 하지 않고, 우리가 제공한 정보를 바탕으로 정확하게 답변하게 됩니다. ✨
3. RAG를 잘하기 위한 실전 꿀팁 🍯
“그냥 RAG 라이브러리 쓰면 되는 거 아닌가요?”라고 생각하실 수 있지만, 퀄리티 높은 RAG 시스템을 만드는 건 꽤나 섬세한 작업이 필요해요. 제가 프로젝트를 하면서 느꼈던 중요한 포인트들을 공유해 드릴게요.
1. 청킹(Chunking) 전략이 생명이다
문서를 벡터 DB에 넣을 때, 문서를 어느 크기로 자를지(Chunking)가 정말 중요합니다.
- 너무 작게 자르면?: 문맥이 끊겨서 AI가 내용을 이해 못 합니다.
- 너무 크게 자르면?: 불필요한 정보까지 섞여 들어가서 검색 정확도가 떨어집니다.
보통 500~1000 토큰 단위로 자르되, 문단 단위로 자르거나 의미가 이어지도록 중복(Overlap) 구간을 두는 것이 좋습니다. 마치 책을 찢어서 보관할 때, 페이지 연결 부분이 겹치도록 찢어야 나중에 내용을 맞추기 쉬운 것과 같죠!
2. ‘하이브리드 검색’을 고려하세요
벡터 검색(의미 기반)이 만능은 아닙니다. 고유명사나 정확한 모델명(예: ‘ABC-1234’)을 찾을 때는 오히려 전통적인 키워드 검색이 더 잘 맞을 수 있어요.
그래서 요즘은 벡터 검색 + 키워드 검색을 섞어서 사용하는 하이브리드 검색(Hybrid Search)이 대세입니다. 두 방식의 장점만 취해서 검색의 정확도(Recall)를 극대화하는 것이죠. 현업에서는 이 방식을 강력 추천합니다. 👍
3. 답변의 출처를 꼭 명시하세요
RAG의 가장 큰 장점 중 하나는 ‘설명 가능성’입니다. AI가 답변할 때 “이 답변은 ‘사규 3장 2조’를 참고했습니다”라고 출처를 같이 보여주도록 만드세요. 사용자는 답변을 더 신뢰할 수 있고, 혹시 틀리더라도 원문을 확인해 볼 수 있으니까요.
4. 마치며: AI, 이제는 믿을 수 있는 파트너로
지금까지 RAG의 개념부터 원리, 그리고 실전 팁까지 살펴봤습니다. 어떠신가요? 처음에는 낯설었던 용어들이 조금은 친숙하게 느껴지셨으면 좋겠네요. 😊
RAG는 단순히 기술적인 트렌드를 넘어서, LLM을 실무 비즈니스에 적용하기 위한 필수 관문이 되었습니다. 할루시네이션 때문에 AI 도입을 망설이고 계셨다면, RAG가 그 해결책이 될 수 있을 거예요.
개발하시다가 막히는 부분이 있다면, ‘내가 지금 데이터를 어떻게 자르고 있지?’, ‘질문의 의도를 벡터가 잘 반영하고 있나?’를 다시 한번 점검해 보세요. 정답은 의외로 데이터 전처리에 있는 경우가 많답니다.
여러분의 AI가 더 똑똑하고 정직한 비서가 되는 그날까지, 저도 계속해서 좋은 정보로 찾아올게요! 오늘도 즐거운 코딩 하세요! Happy Coding! 💻✨