‘DO’는 로이드케이의 기술연구소가 연구/개발한 기업용 솔루션으로, 로이드케이는 보다 많은 데이터가 가치있게 활용될 수 있도록 기업 환경에 맞는 다양한 데이터 운영을 위한 제품 라인업을 지속적으로 개발 및 보유하고 있습니다.
빅데이터의 통합 수집 / AI 분석 / GenAI 활용을 위한 RAG 구성의 비즈니스 활용 플랫폼인 DO 솔루션은 대표적으로, 챗봇 형식으로 AI 데이터 분석 결과를 제공하는 형태를 취하고 있다는 특징이 있습니다(※관련 특허 보유). 사용자 친화적인 인터페이스 구성을 통해, 기업 경영 및 업무에 있어 담당자가 가장 효율적인 방식으로 AI를 활용할 수 있도록 지원합니다. 멀고 어려운 것으로 느껴지는 AI 기술을 업무에 실용적으로 접목하여 쉽게 활용할 수 있도록 하는 것은 DO 솔루션이 가장 중요하게 여기는 핵심가치 중 하나입니다.
이번 글에서는 DO 솔루션의 핵심이 되는 RAG 구성이 무엇인지 살펴봄으로써 DO 솔루션에 대한 이해를 돕고자 합니다. 실제로 업무에 있어 AI를 자주, 그리고 많이 활용하는 입장에서 봤을 때 RAG 구성이 어떻게 유용한지 공유해드리고자 하는데요. RAG 구성이 어떠한 가능성을 열어주고, 또 어떻게 업무에 도움이 되는지 등에 대하여 이야기해보고자 합니다.
검색 증강 생성(RAG)란?
검색 증강 생성(RAG), 즉 Retrieval Augmented Generation은 기존의 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)을 외부 데이터와 결합함으로써 그 성능을 한층 향상시키는 최신 AI 기술입니다. 단순히 글을 생성하는 것을 넘어서, 관련된 정보나 지식을 ‘검색(retrieval)’하여 그 내용을 기반으로 새로운 텍스트를 ‘생성(generation)’하는 과정을 통해, 더 정확하고 풍부한 내용을 담은 텍스트를 만들어낼 수 있습니다. 마치 전문가와 대화하며 질문에 답변을 얻는 것처럼 말이죠!
이 기술의 핵심은 두 가지 주요 구성 요소인 ‘검색 모델’과 ‘생성 모델’의 결합에 있습니다.
검색 모델: 사용자의 질문이나 요구 사항에 가장 잘 맞는 정보를 대규모 데이터베이스나 인터넷 상에서 찾아내는 역할을 합니다. 이 과정에서 AI는 주어진 질문에 대한 답변을 구성하는데 필요한 키워드나 문맥을 파악하여 관련성 높은 정보를 검색합니다.
생성 모델: 검색된 정보를 기반으로 사용자가 필요로 하는 텍스트를 생성합니다. 이때 AI는 자연스러운 언어 표현을 사용하여, 사람이 이해하기 쉬운 형태로 답변을 제공하게 됩니다.
생성형 AI의 활용에 있어 RAG는 혁신적인 발전을 가져온 기술 중 하나로, 그 가치와 중요성을 이해하는 것은 비즈니스의 미래에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.
RAG는 왜 필요한가?
저희는 지금, 막대한 양의 정보가 (때로는 필요 이상으로) 넘쳐나는 시대에 살고 있습니다. 하지만 그 많고 다양한 정보 중 원하는 바에 적합한 정확하고, 관련성 높은 내용을 찾아내는 것은 결코 쉽지 않죠. 특히, 기업의 입장에서 대량의 데이터를 분석하고 활용해야 하는 상황일 때 더욱 그렇습니다. RAG 기술은 바로 이러한 문제를 해결하는데 무척 유용합니다. 다양한 영역에서의 정확한 정보 검색과 효율적인 데이터 활용이 중요한 기업에게, 대규모 정보 속에서 필요한 데이터를 빠르고 정확하게 찾아낼 수 있게 해주고, 사용자의 질문이나 요구에 부합하는 맞춤형 답변을 생성해낼 수 있게 해주는 기술이기 때문인데요. 더 나은 의사결정을 위한 정보 제공, 고객 서비스의 질 향상, 개인화된 컨텐츠 제작, 시장 조사, 내부 문서 관리 등 다양한 분야에서 RAG의 필요성이 대두되고 있는 이유입니다. RAG를 통해 얻은 정보와 생성된 콘텐츠는 기업의 데이터 기반 의사 결정 과정을 지원하고, 사용자 경험을 개선하는데 큰 도움을 줄 수 있습니다.
대규모 조직구조에 있어 지식 관리는 중요한 도전 과제입니다. RAG 기술을 활용하면 분산되어 있는 다양한 데이터 소스로부터 필요한 정보를 신속하게 검색하여 모으고, 이를 기반으로 필요한 인사이트를 도출하여 조직 내 구성원들과 공유할 수 있습니다. 특히, RAG 구성을 도입할 경우 실시간으로 데이터를 검색하고 활용할 수 있기 때문에, 최신 정보를 바탕으로 한 의사결정 지원이 가능합니다. 빠르게 변하는 시장 동향에 맞춰 경쟁 우위를 확보해야하는 기업의 입장에서, 작업 효율성의 극대화는 필수적일 수 밖에 없는데, RAG 구성은 바로 이러한 부분에 있어 획기적인 업무 방식의 변화를 가져올 수 있습니다.
RAG 도입 시 고려사항
RAG 기술을 성공적으로 도입하기 위해서는 몇 가지 중요한 고려 사항이 있습니다. Vector DB의 선택부터 인력구성까지, 많은 고려 사항이 존재하지만, 간단하게 몇가지만 짚어보도록 하겠습니다.
- 데이터의 질과 양: RAG는 양질의 데이터에 의존합니다. 따라서, 정확하고 깊이 있는 정보를 제공하기 위해서는 충분하고, 높은 품질의 데이터베이스(DB)가 필수적입니다. 필요한 데이터를 얼마나 잘 수집하고 가공하느냐에 따라 검색 결과의 품질이 크게 달라지게 됩니다.
- 모델의 정교함: 검색과 생성 모델 모두 최신 AI 기술을 기반으로 해야 하며, 지속적인 학습과 업데이트가 정기적으로 이루어져야 합니다. 이를 위해 AI 전문가와 개발자의 지속적인 협력이 중요하며, 비용 및 인력적인 부담이 계속해서 발생할 수밖에 없습니다.
- 사용자 요구의 이해: 올바른 검색결과를 얻기 위해서는, 먼저 RAG 기술을 통해 제공하려는 서비스나 정보가 사용자의 요구와 일치하는지 정확히 이해하는 것이 중요합니다. 사용자의 요구를 효과적으로 반영하여 RAG 시스템을 효율적으로 튜닝하는 작업이 반드시 필요합니다.
RAG 기술은 매우 유연하며 다양한 형태로 응용될 수 있기 때문에, 가장 먼저 어떠한 목적으로 사용할 것인지 기업의 입장에서 명확히 정의하는 것이 가장 중요하다고 할 수 있겠습니다. 이러한 정의가 명확하다면, RAG 구성의 도입을 통해 기업은 고객에게 더욱 맞춤화된 서비스를 제공하거나, 내부 프로세스를 효율적으로 관리하는 등의 일을 할 수 있게 됩니다. RAG의 도입이라 함은, 단순히 기술적인 변화를 꾀하는 것을 넘어, 기업의 정보 관리와 서비스 제공 방식을 근본적으로 변화시킬 잠재력을 가지고 있기 때문입니다.
RAG, 꼭 전문가가 필요할까?
RAG 구성의 도입이란 단순히 어떠한 기술을 구매하고 설치하는 것만으로 끝나는 일이 아닙니다. 기업의 기존 데이터 구조를 분석하고, 비즈니스 특성과 목적에 맞게 어떤 데이터를 어떻게 활용할지 최적의 전략을 세우며, 효율적인 활용을 위해 RAG 모델을 정교하게 튜닝하는 일련의 과정이 요구됩니다. 또한, 계속해서 기술이 발전함에 따라 지속적인 업데이트와 관리가 요구되는데, 이는 비용 및 인력적인 부담이 계속해서 가중된다는 것을 의미합니다. 이 모든 과정에 있어, 전문가의 지식과 경험이 필수적인 이유가 여기에 있습니다. RAG 구성에 대한 깊은 이해를 보유한 전문가는 RAG 기술을 기업의 특성에 맞게 최적화하고, 기술 도입 후에도 원활하게 운영될 수 있도록 다방면으로 지원할 수 있습니다. 즉, 전문가는 RAG 기술의 효과를 극대화하고, 투자 대비 최고의 성과를 얻을 수 있도록 돕는 핵심 열쇠라 할 수 있습니다.
RAG는 정보의 바다에서 우리에게 필요한 지식을 찾아내고, 이를 기반으로 새로운 가치를 창출해내는 놀라운 기술입니다. 이 기술이 기업의 비즈니스에 혁신을 가져다 줄 수 있도록, 비즈니스의 특성과 목표를 깊이 이해할 수 있는 전문가와 함께 체계적으로 접근하는 것이 정말 중요합니다. 바로 이러한 도입 과정을 돕고자 로이드케이는 ‘DO’를 개발하였으며, 이를 통해 기업과 함께 고민하여 비즈니스가 나아갈 방향을 찾겠습니다.
AI는 어디까지나 도구이며, 주체는 사람입니다. 어떻게 다루고 활용할지, 그리고 그를 통해 얼마만큼의 효과를 볼 수 있는지는 결국 사용자에게 달려있습니다. 기업에게 있어 그 어느 때보다도 빠른 변화와 유연한 적응이 필요한 이 때, 최적의 길을 찾도록 돕는 맞춤형 솔루션, 로이드케이의 ‘DO’가 함께 하겠습니다.
