단순한 AI 생성이 아닌, 최신 정보와 전문 지식을 실시간으로 검색해 답하는 비밀무기는 무엇일까요? 핵심은 모델이 “기억(학습 데이터)”만으로 말하게 두지 않고, 필요한 지식을 그때그때 찾아와 근거로 쓰게 만드는 RAG에 있습니다.
RAG가 왜 필요한가: LLM의 한계를 ‘검색’으로 메우는 RAG
대규모 언어 모델(LLM)은 뛰어난 문장 생성 능력을 갖췄지만, 다음과 같은 구조적 한계를 가집니다.
- 학습 시점 이후의 최신 정보를 모릅니다.
- 조직 내부 규정, 프로젝트 문서처럼 비공개/사내 지식에 접근할 수 없습니다.
- 확신에 찬 문장으로 그럴듯한 내용을 만들어내는 할루시네이션(환각) 위험이 있습니다.
RAG는 이 문제를 정면으로 해결합니다. 질문이 들어오면 외부 문서(사내 위키, 매뉴얼, 공지, 논문 등)를 검색해 관련 근거를 뽑아 LLM 입력에 함께 넣고, 모델은 그 근거를 바탕으로 답을 생성합니다. 즉, RAG는 AI에게 ‘새로운 눈’—실시간으로 지식을 찾아보는 능력을 제공하는 방식입니다.
RAG 파이프라인의 핵심 구조: 검색 → 정제 → 생성의 다층화
최신 RAG는 단순히 “검색 결과 몇 개 붙여서 답변”하는 수준을 넘어, 정확도를 끌어올리기 위한 다단계 파이프라인으로 진화하고 있습니다.
1) 하이브리드 검색(벡터 + 키워드)
- 벡터 검색: 의미가 비슷한 문서를 잘 찾습니다(표현이 달라도 ‘의도’가 유사하면 매칭).
- 키워드(BM25) 검색: 제품명, 규정 번호, 고유명사처럼 정확히 일치해야 하는 정보에 강합니다.
- 두 결과를 RRF(역상호순위 융합) 또는 가중치 합산으로 병합해, 한쪽 방식의 편향을 줄이고 재현율을 높입니다.
2) 리랭킹(Rerank)
- 초기에 많이 찾은 후보 문서(수십 개)를 리랭크 모델이 다시 평가해 질문과의 관련성이 높은 순으로 재정렬합니다.
- 이 단계가 들어가면 “찾긴 찾았지만 핵심이 아닌 문서”가 위로 올라오는 문제를 줄여, 결과적으로 환각 감소와 신뢰성 향상에 크게 기여합니다.
3) 근거 기반 생성(Answer with Evidence)
- 최종 상위 문서를 컨텍스트로 제공해, LLM이 근거에 기반한 답변을 생성하도록 설계합니다.
- 운영 관점에서는 “어떤 문서를 근거로 답했는가”를 함께 남길 수 있어, 검증과 감사에도 유리합니다.
RAG가 바꾸는 사용자 경험: “그럴듯한 답”에서 “확인 가능한 답”으로
RAG가 적용된 AI는 답변 스타일 자체가 달라집니다.
- 추상적인 일반론보다 내부 문서/최신 자료를 인용한 구체적 답변이 늘어나고,
- 모르는 내용은 근거 부족을 드러내며 추가 검색이나 확인을 유도할 수 있습니다.
결국 RAG는 생성형 AI를 “말 잘하는 도우미”에서 “자료를 찾아 근거로 답하는 실무형 시스템”으로 끌어올리는 핵심 기술입니다.
RAG 기본 개념부터 진화까지: RAG 기술의 탄생과 발전
대규모 언어 모델(LLM)은 “똑똑한 것처럼 보이지만” 구조적으로 넘기 어려운 한계를 품고 있습니다. 학습 시점 이후의 정보는 알 수 없고, 사내 문서나 정책처럼 비공개 지식에는 접근할 수 없으며, 근거를 확인할 방법이 부족해 그럴듯한 오답(할루시네이션)을 만들기도 합니다. 여기서 등장한 해법이 바로 RAG입니다. LLM의 언어 생성 능력은 그대로 두고, 필요한 순간에만 외부 지식을 정확히 끌어와 답변에 주입함으로써 이 허점을 정면으로 메웠습니다.
LLM이 본질적으로 가지는 3가지 한계와 RAG의 대응
- 최신성의 한계: 모델은 학습 데이터가 끝난 시점 이후의 사건을 모릅니다.
→ RAG는 질문 시점에 문서/뉴스/DB를 검색해 최신 정보를 컨텍스트로 제공합니다. - 사내·도메인 지식의 단절: 기업 내부 규정, 기술 문서, 고객 데이터 등은 학습 데이터에 포함되기 어렵습니다.
→ RAG는 내부 문서를 인덱싱해 “조직만의 지식”을 필요할 때마다 검색해 붙입니다. - 검증 불가능한 생성: 모델은 답을 “생성”할 뿐, 사실 여부를 스스로 보장하지 못합니다.
→ RAG는 답변의 기반이 되는 근거 문서를 함께 제공하고, 관련 문서 중심으로 생성하도록 유도해 신뢰도를 높입니다.
RAG의 핵심 아이디어: “생성” 전에 “검색”으로 사실을 고정한다
RAG(검색 증강 생성)는 간단히 말해 다음 흐름을 갖습니다.
- 질문 이해 및 질의 생성: 사용자의 질문을 검색에 유리한 형태로 변환합니다.
- 외부 지식 검색: 벡터 검색(의미 기반) 또는 키워드 검색(BM25 등)으로 관련 문서를 찾습니다.
- 컨텍스트 구성: 찾은 문서를 요약/정리하거나 중요한 부분을 추출해 LLM 입력에 첨부합니다.
- 근거 기반 생성: LLM이 첨부된 문서를 바탕으로 답변을 생성합니다.
이 방식의 본질적 장점은, LLM이 “기억”에 의존해 추측하는 대신 외부 지식을 가져와 답변의 기준점을 고정한다는 점입니다. 즉, 모델의 능력은 언어적 표현과 추론에 쓰고, 사실과 데이터는 검색으로 보강합니다.
단순 RAG에서 고급 RAG로: 파이프라인이 ‘다층화’된 이유
초기의 RAG는 “검색 한 번 → 문서 몇 개 붙이기 → 답변 생성”에 가까웠습니다. 하지만 실제 서비스 환경에서는 문서가 많고(노이즈 증가), 질문이 복잡하며(의도 파악 어려움), 작은 오류가 신뢰도 하락으로 직결됩니다. 그래서 RAG는 점점 정교한 다단계 파이프라인으로 진화했습니다.
- 하이브리드 검색의 등장:
벡터 검색은 의미 유사도에 강하지만, 제품 코드/고유명사/정확한 구문 매칭은 약할 수 있습니다. 반대로 BM25는 정확 매칭에 강합니다. 최신 RAG는 두 방식을 결합해 결과를 융합하며, 이를 통해 “의미 기반”과 “정확 매칭”의 장점을 동시에 확보합니다. - 리랭킹(Rerank) 단계 도입:
1차 검색이 가져온 후보 문서가 많을수록 잡음도 늘어납니다. 리랭크 모델로 질문-문서 관련성을 다시 정밀 평가해 상위 문서만 추려 답변 품질과 근거 정확성을 끌어올립니다. - 할루시네이션 감소 중심 설계:
검색 품질(무엇을 가져오느냐)과 컨텍스트 품질(어떻게 붙이느냐)이 좋아질수록, 모델이 “추측”할 여지가 줄어들어 환각을 구조적으로 줄일 수 있습니다.
RAG가 만들어낸 변화: “모델 성능”이 아니라 “지식 주입 품질”이 경쟁력이 된다
RAG의 등장은 생성형 AI의 초점을 바꿔 놓았습니다. 이제 중요한 것은 단순히 더 큰 모델이 아니라, 정확한 문서를 잘 찾고(검색), 올바르게 정제해 넣는(컨텍스트 구성) 엔지니어링입니다. 이 때문에 RAG는 사내 문서 Q&A, 기술 지원, 정책/규정 상담, 공공기관 행정 혁신 등 “정확성”이 핵심인 영역에서 빠르게 표준 아키텍처로 자리 잡았습니다.
RAG 하이브리드 검색과 리랭킹: 혁신적 다단계 파이프라인의 등장
벡터 검색은 “의미”를 잘 찾고, 키워드 검색은 “정확히 일치하는 단서”를 잘 찾습니다. 문제는 둘 중 하나만 쓰는 순간부터 시작됩니다. 의미 유사도만 믿으면 제품명·법령 조항·에러 코드처럼 정확 매칭이 중요한 질의에서 누락이 생기고, 키워드만 고집하면 표현이 조금만 달라도 관련 문서를 놓치는 빈틈이 생깁니다. 이 빈틈을 메우는 최신 해법이 바로 RAG의 하이브리드 검색 + 리랭킹으로 이어지는 다단계 파이프라인입니다. 벡터 검색과 키워드 검색이 만나는 지점에서, AI 답변의 신뢰성이 왜 비약적으로 올라가는지 구조를 뜯어보겠습니다.
하이브리드 검색: “의미”와 “정확도”를 동시에 확보하는 RAG의 표준
하이브리드 검색은 보통 다음 두 축을 결합합니다.
- 벡터 기반 의미 검색(Dense Retrieval): 질문을 임베딩으로 바꿔 문서 임베딩과의 거리를 계산합니다.
- 강점: 동의어, 맥락, 표현 변화에 강함
- 약점: 고유명사/번호/버전처럼 “정확히 같은 문자열”이 핵심인 경우 흔들릴 수 있음
- 키워드 기반 검색(BM25 등 Sparse Retrieval): 토큰 매칭과 통계 기반 스코어링으로 문서를 찾습니다.
- 강점: 규정명, 제품 코드, 인물/기관명 등 정확 매칭에 강함
- 약점: 표현이 바뀌면 관련 문서를 놓칠 수 있음
실무에서 RAG가 어려운 이유는 “좋은 문서”가 의미적으로도 가깝고, 키워드로도 정확히 걸리는 경우만 있지 않다는 데 있습니다. 하이브리드 검색은 두 검색기가 서로의 약점을 상쇄하며 후보군을 넓히고, 그 다음 단계에서 정밀도를 끌어올리는 기반을 만듭니다.
결과 병합(RRF/가중치 합산): 편향을 줄이고 재현율을 끌어올리는 핵심 장치
하이브리드 검색은 “두 번 검색해서 합치면 끝”이 아닙니다. 벡터와 BM25의 점수 분포는 성격이 달라 단순 합산이 불안정할 수 있어, 보통 아래 방식으로 랭킹을 안전하게 융합합니다.
- RRF(Reciprocal Rank Fusion, 역상호순위 융합): 각 검색기의 “순위”를 기반으로 결합해 한쪽 점수 스케일에 과도하게 끌려가지 않게 합니다.
- 가중치 기반 점수 합산: 도메인 특성에 따라 “키워드 매칭이 더 중요한 환경(예: 규정/법무/부품)” 또는 “의미 검색이 더 중요한 환경(예: 상담/지식 Q&A)”에 맞춰 비중을 조절합니다.
이 병합 단계의 목적은 단순히 후보를 늘리는 것이 아니라, 한 검색기의 맹점을 다른 검색기가 보완하도록 설계해 “찾을 수 있는 건 최대한 찾는(재현율)” 방향으로 파이프라인을 정렬하는 데 있습니다.
리랭킹(Rerank): “많이 찾는 것”을 “정확히 고르는 것”으로 바꾸는 마지막 정밀 가공
하이브리드 검색으로 후보 문서가 늘어나면, 그다음 과제는 “진짜로 답에 써야 할 문서”를 골라내는 일입니다. 여기서 리랭킹 모델(Cross-Encoder 계열, 예: Cohere Rerank, BGE-Reranker 등)이 등장합니다.
리랭킹은 보통 다음처럼 동작합니다.
- 하이브리드 검색으로 상위 N개 후보 문서를 모읍니다(예: 20~100개).
- 리랭커가 질문-문서 쌍을 직접 함께 읽고 관련성을 점수화합니다.
- 관련성이 높은 순으로 재정렬한 뒤, 최종적으로 상위 K개만 LLM 컨텍스트에 넣습니다(예: 3~8개).
벡터/BM25는 “찾기”에 강하지만, 결국은 근사치입니다. 반면 리랭킹은 “이 문서가 지금 질문에 답이 되는가?”를 더 직접적으로 판별합니다. 이 단계가 들어가면 RAG의 결과는 눈에 띄게 달라집니다.
- 관련 없는 문서가 컨텍스트에 섞여 들어가며 생기는 환각 유도 요인 감소
- 답변에 인용되는 근거가 더 정확해져 검증 가능성 증가
- 모델이 헷갈릴 여지가 줄어 일관된 응답 품질 확보
다단계 파이프라인이 신뢰성을 올리는 이유: LLM의 “추론 비용”을 문서 품질로 절감한다
RAG에서 답변 품질은 “LLM이 얼마나 똑똑한가”만으로 결정되지 않습니다. 실제로는 LLM이 읽는 근거 문서의 품질과 정합성이 훨씬 큰 영향을 줍니다.
- 하이브리드 검색은 누락을 줄여 필요한 근거를 더 잘 “찾게” 만들고
- 리랭킹은 잡음을 줄여 근거를 더 잘 “고르게” 만듭니다.
결과적으로 LLM은 불확실한 추론으로 빈칸을 메우는 대신, 더 정확한 근거를 바탕으로 답변을 구성하게 됩니다. 이것이 “다층 구조의 마법”이 작동하는 방식이며, 최신 RAG가 단순 검색-생성에서 벗어나 다단계 파이프라인으로 진화하는 가장 실용적인 이유입니다.
RAG AutoRAG와 에이전트 시스템: 자동화와 스스로 사고하는 AI의 미래
“RAG 파이프라인은 결국 실험 노동이다”라는 말이 나올 정도로, 검색 방식(벡터/키워드), 문서 분할 전략, 리랭킹 적용 여부, 프롬프트 템플릿 등 조합에 따라 성능이 크게 흔들립니다. 그런데 이제는 960가지 이상의 조합을 자동으로 탐색·평가해 최적 구성을 찾아주는 AutoRAG와, ‘생각→행동→관찰’ 루프로 스스로 문제를 풀어가는 에이전트 기반 RAG가 등장하며 게임의 규칙이 바뀌고 있습니다. 이 흐름이 왜 중요한지, 기술적으로 어떤 변화가 일어나는지 정리해보겠습니다.
RAG AutoRAG: “최적의 파이프라인”을 사람이 아니라 시스템이 찾는 시대
AutoRAG의 핵심은 RAG를 한 번 “잘” 만드는 것이 아니라, 데이터/도메인/목표에 맞는 최적 조합을 반복 실험으로 찾아내는 과정 자체를 자동화하는 데 있습니다.
- 조합 폭발을 다루는 방식: RAG는 모듈형입니다. 예를 들어 검색기(벡터, BM25, 하이브리드), 리랭커, 컨텍스트 구성 방식, 생성 프롬프트, 평가 지표 등을 바꾸면 경우의 수가 급격히 증가합니다. AutoRAG는 이러한 모듈을 미리 정의된 실험 공간으로 만들고, 수백~수천 개 조합을 체계적으로 비교합니다.
- 구성의 재현성과 운영성: YAML 같은 설정 파일 중심으로 파이프라인을 정의해, “누가 어떻게 튜닝했는지”가 코드/설정으로 남습니다. 또한 최적 구성을 찾은 뒤 FastAPI 서버로 즉시 실행 가능한 형태로 배포할 수 있어, 실험과 운영 사이의 간격을 줄입니다.
- 평가가 곧 경쟁력: 자동 최적화가 의미 있으려면 평가가 정확해야 합니다. AutoRAG류 접근은 정답 기반 QA나 휴먼 평가뿐 아니라, 검색 품질(정답 포함률), 생성 품질(근거 일치, 과장 여부), 비용/지연 시간까지 포함한 다목적 평가를 염두에 둡니다. 즉, “정확하지만 느린 RAG”가 아니라 “업무에서 쓸 수 있는 RAG”를 찾는 방향으로 진화합니다.
결과적으로 AutoRAG는 RAG를 장인의 튜닝 기술에서 측정 가능한 엔지니어링 프로세스로 끌어올립니다.
RAG 에이전트 시스템: ‘생각→행동→관찰’로 검색과 생성을 스스로 조립한다
에이전트 기반 RAG는 단순히 “검색해서 답한다”가 아니라, 모델이 목표를 달성하기 위해 필요한 행동(도구 호출)을 선택하고, 결과를 관찰한 뒤 다음 행동을 결정하는 구조입니다. 대표적인 개념이 ReAct(Reasoning + Acting)이며, 흐름은 보통 다음처럼 진행됩니다.
- 생각(계획 수립): 질문을 보고 바로 답하지 않고, 무엇이 필요한지(정의 확인, 근거 문서 수집, 계산 필요 여부)를 판단합니다.
- 행동(도구 실행): 검색(사내 문서/DB), 웹 검색, 위키피디아 조회, 수치 계산(WolframAlpha류), 이미지 생성/분석, 또는 커스텀 API 호출 같은 작업을 수행합니다.
- 관찰(결과 반영): 도구 결과를 근거로 삼아 정보의 충분성/모순 여부를 점검하고, 부족하면 다시 검색 범위를 바꾸거나 쿼리를 재작성합니다.
이 루프가 RAG에 붙으면 무엇이 달라질까요?
- 동적 쿼리 전략: 한 번의 검색으로 끝내지 않고, 1차 검색 결과를 보고 “제품 번호는 키워드로, 개념 설명은 벡터로” 같은 식으로 검색 방식을 재선택할 수 있습니다.
- 근거 중심 답변 강화: 관찰 단계에서 “근거가 부족하다/상충한다”를 감지하면 추가 검색을 수행해, 결과적으로 할루시네이션을 줄이는 방향으로 행동합니다.
- 복합 문제 처리: “정책 문서 A에서 조건을 찾고 → 내부 DB에서 대상 고객군을 조회하고 → 조건에 맞게 요약 보고서를 작성”처럼, 단일 QA를 넘어 업무 절차 전체를 RAG+도구로 수행하게 됩니다.
RAG의 다음 단계: AutoRAG × 에이전트의 결합이 만드는 성장 곡선
흥미로운 지점은 두 흐름이 서로를 강화한다는 점입니다.
- AutoRAG는 ‘좋은 기본기’를 자동으로 세팅합니다. 하이브리드 검색, 리랭킹, 문서 청킹, 프롬프트 등 기본 파이프라인이 최적화되면 에이전트는 더 높은 품질의 근거 위에서 사고합니다.
- 에이전트는 ‘상황별 예외 처리’를 수행합니다. 어떤 질문은 BM25가, 어떤 질문은 벡터가, 또 어떤 질문은 추가 도구 호출이 필요합니다. 에이전트는 이를 런타임에 판단해 고정 파이프라인의 한계를 보완합니다.
- 운영 관점에서는 “지속 개선 루프”가 완성됩니다. 사용자 질문 로그와 실패 사례가 쌓이면, AutoRAG가 다시 실험 공간을 돌려 최적 구성을 업데이트하고, 에이전트는 행동 정책을 고도화합니다. 결국 RAG는 한 번 구축하고 끝나는 시스템이 아니라, 스스로 개선되는 제품에 가까워집니다.
AutoRAG가 “RAG의 자동 튜너”라면, 에이전트 기반 RAG는 “RAG를 쓰는 방법을 스스로 결정하는 문제 해결자”입니다. 이 둘의 결합은 앞으로 생성형 AI 애플리케이션이 정확도·재현성·운영 효율을 동시에 끌어올리는 핵심 경로가 될 가능성이 큽니다.
RAG가 열어가는 산업 현장의 혁신과 그 미래
공공 부문부터 기업까지 생성형 AI 도입이 빨라질수록, 현장에서는 한 가지 질문이 반복됩니다. “정확도는 높이되, 민감한 데이터는 외부로 새지 않게 할 수 없을까?” 이 지점에서 RAG는 단순한 기능이 아니라 업무 혁신을 현실로 만드는 아키텍처로 자리 잡고 있습니다. 내부 문서와 규정, 지침, 계약서, 이력 데이터 등 조직 고유의 지식을 안전하게 연결해 검증 가능한 답변을 만들기 때문입니다.
RAG 기반 혁신이 ‘현장’에서 강해지는 이유
산업 현장에서 RAG가 강력한 이유는 명확합니다. LLM을 그대로 쓰면 최신 정보·내부 규정·조직별 용어를 놓치기 쉽지만, RAG는 필요한 근거 문서를 찾아 프롬프트에 주입해 근거 중심 답변으로 전환합니다. 최근에는 다음과 같은 고도화가 적용되며 현장 적합성이 크게 올라갔습니다.
- 하이브리드 검색(벡터 + BM25): 의미 유사도뿐 아니라 규정 번호, 제품 코드, 조항 문구 같은 정확 매칭을 동시에 확보
- 리랭킹(Rerank): 후보 문서를 재정렬해 질문과 가장 관련 높은 근거를 상단에 배치, 환각을 줄이고 신뢰도를 개선
- 에이전트 기반 RAG: “생각 → 행동 → 관찰” 루프로 검색·요약·검증을 반복하며 복잡한 업무를 단계적으로 처리
공공 부문에서의 RAG: 데이터 주권과 업무 표준화의 동시 달성
공공 조직은 특히 데이터 유출 리스크와 감사·근거 요구가 강합니다. RAG는 기관 내부 문서 저장소(지침/법령 해석/매뉴얼/민원 사례)를 기반으로 답변을 생성하면서, 결과에 출처 문서(근거)를 붙이기 쉬워 행정 업무에 잘 맞습니다.
기술적으로는 폐쇄망 또는 기관 내 VPC 환경에서 문서 인덱싱과 검색을 운영하고, 답변 생성 시 참조한 문서 범위만 제한적으로 사용하도록 설계합니다. 여기에 하이브리드 검색과 리랭킹을 결합하면 “정확한 조항 인용”과 “유사 사례 탐색”을 동시에 만족시키며, 민원 응대·내부 질의응답·감사 대응 문서 작성 같은 반복 업무의 품질을 안정적으로 끌어올릴 수 있습니다.
기업 현장에서의 RAG: 비용 절감보다 ‘실행 가능한 지식’으로
기업에서 RAG가 만드는 변화는 “챗봇”을 넘어섭니다. 실제로는 지식의 실행화가 핵심입니다. 예를 들어:
- 고객 지원/컨택센터: 제품 매뉴얼, 약관, 장애 공지, 과거 티켓을 검색해 답변을 구성하고, 리랭킹으로 최신·정확 근거를 우선 반영
- 영업/제안서 자동화: 산업별 레퍼런스, 표준 문구, 가격 정책을 검색해 제안서 초안을 생성하고 출처를 남겨 검토 시간을 단축
- R&D/특허/논문 검토: 의미 기반 검색으로 유사 연구를 찾되, 키워드 검색으로 고유명사·번호를 놓치지 않게 보완
- 보안/컴플라이언스: 사내 정책과 접근 권한을 연결해 “답변은 하되, 보여줄 수 있는 근거만” 제공하는 방식으로 정보 노출을 통제
이때 중요한 설계 포인트는 권한 기반 검색(Authorization-aware retrieval)입니다. 문서를 인덱싱할 때 ACL(접근 제어) 메타데이터를 함께 저장하고, 검색 단계에서 사용자 권한으로 필터링하면 “모델이 알고 있어도 보여주면 안 되는 정보”를 구조적으로 차단할 수 있습니다.
RAG의 미래: ‘정확한 검색’에서 ‘스스로 최적화하는 업무 시스템’으로
앞으로의 RAG는 검색 품질을 높이는 수준을 넘어, 업무 목표에 맞게 파이프라인을 스스로 조정하는 방향으로 진화합니다.
- AutoRAG 기반 최적화: 데이터 특성과 업무 목적이 다르면 최적 조합도 달라집니다. 검색 방식, 청크 전략, 리랭커, 프롬프트 템플릿을 자동 실험·평가해 성능을 끌어올리는 흐름이 강화됩니다.
- 에이전트 통합의 본격화: 단일 질의응답을 넘어, 에이전트가 도구(API, 검색, 계산, 문서 작성)를 호출하며 다단계 업무를 완성합니다. 예를 들어 “규정 확인 → 유사 사례 검색 → 답변 초안 작성 → 근거 링크 첨부 → 최종 검토 체크리스트 적용” 같은 프로세스가 자동화됩니다.
- 평가와 관측 가능성(Observability)의 표준화: 어떤 문서가 왜 선택됐는지, 리랭킹 점수와 실패 패턴은 무엇인지 측정·개선하는 체계가 경쟁력이 됩니다.
결국 RAG가 여는 미래는 “똑똑한 모델”이 아니라 조직의 지식을 안전하게 연결하고, 근거 중심으로 실행까지 돕는 시스템입니다. 공공 부문과 기업 모두에서 RAG는 데이터 유출 우려를 낮추면서도 업무 품질을 끌어올리는 현실적인 해답으로, 적용 범위는 더 넓어지고 깊어질 것입니다.
