생성형 AI를 업무에 붙여본 사람이라면 한 번쯤 이런 경험이 있습니다. 답변은 그럴듯한데, 정작 존재하지 않는 정보를 자신 있게 말하는 현상—바로 ‘환각(hallucination)’입니다. 문제는 이것이 단순한 실수가 아니라, 모델이 내부 확률에 기반해 문장을 “그럴듯하게” 만들어내는 구조적 한계에서 비롯된다는 점입니다. 그렇다면 이 환각을 어떻게 현실적으로 줄일 수 있을까요? 지금 RAG가 주목받는 이유가 여기 있습니다.
RAG가 해결하는 핵심: “기억”이 아니라 “근거”로 답하기
RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 한마디로, 모델이 답을 만들기 전에 외부 지식 베이스에서 관련 정보를 먼저 검색(Retrieval)하고, 그 근거를 바탕으로 답변을 생성(Generation)하는 방식입니다.
파인튜닝이 모델 내부에 지식을 “저장”해 두는 접근이라면, RAG는 필요할 때마다 자료를 꺼내 보는 오픈북 시험에 가깝습니다.
이 방식이 강력한 이유는 다음과 같습니다.
- 환각 감소: 모델이 상상으로 채우기보다, 검색된 근거를 중심으로 답을 구성합니다.
- 최신성 확보: 지식이 바뀌면 모델을 다시 학습시키는 대신, 데이터만 업데이트하면 됩니다.
- 도메인 확장성: 법률, 의료, 고객지원처럼 근거가 중요한 영역에서 특히 효과적입니다.
RAG의 동작 원리: 검색 → 컨텍스트 구성 → 생성
RAG 파이프라인은 보통 아래 흐름으로 움직입니다.
- 문서 전처리 및 청킹(Chunking)
긴 문서를 작은 단위로 나눕니다. 이때 청킹이 너무 작으면 맥락이 끊기고, 너무 크면 검색이 뭉개집니다. - 임베딩(Embedding) 및 인덱싱(Indexing)
각 청크를 벡터로 변환해 벡터DB에 저장합니다. 질의도 벡터화해 유사한 청크를 찾습니다. - 검색(Retrieval)
유사도 검색, 하이브리드 검색(BM25+벡터), 리랭킹 등 다양한 전략으로 “가장 관련 있는 근거”를 고릅니다. - 컨텍스트 주입 및 생성(Generation)
검색 결과를 프롬프트에 넣고, 모델이 이를 기반으로 답을 생성합니다.
즉, RAG는 “모델이 똑똑해지기”를 기다리는 것이 아니라, 모델이 틀리지 않도록 근거를 제공하는 구조를 먼저 설계하는 접근입니다.
왜 지금 RAG가 더 중요해졌나: 실무가 요구하는 ‘신뢰성’ 때문
최근 생성형 AI의 활용이 “데모”에서 “업무 시스템”으로 이동하면서, 다음 요구가 커졌습니다.
- 정답률보다 ‘검증 가능성’이 중요해짐
- 정보가 수시로 바뀌는 환경에서 재학습 비용을 줄여야 함
- 데이터가 커질수록 검색·구성·생성의 파이프라인 최적화가 핵심 경쟁력이 됨
이 지점에서 RAG는 단순 기능이 아니라, 신뢰할 수 있는 생성형 AI를 만드는 표준 아키텍처로 자리 잡고 있습니다. 특히 지식 베이스가 커질수록 검색 정확도와 컨텍스트 품질이 성능을 좌우하기 때문에, RAG는 “붙이면 끝”이 아니라 “제대로 설계해야 효과가 나는” 기술로 평가받습니다.
RAG의 근본 원리: 정보 검색과 텍스트 생성의 만남
외부 데이터에서 필요한 정보를 실시간으로 끌어와 답변을 만들 수 있다면, 생성형 AI는 얼마나 더 믿을 만해질까요? RAG는 바로 이 지점에서 “오픈북 시험”처럼 작동합니다. 모델이 기억에만 의존해 그럴듯한 답을 꾸며내는 대신, 필요한 근거를 먼저 찾아보고 그 위에서 문장을 생성하게 만드는 구조입니다.
RAG가 ‘오픈북 시험’이 되는 이유
일반적인 생성형 모델은 학습 시점에 주입된 지식에 크게 의존합니다. 시간이 지나 정보가 바뀌거나, 학습에 없던 세부 사항을 질문받으면 환각(hallucination)이 발생하기 쉽습니다. 반면 RAG는 다음 흐름으로 문제를 바꿉니다.
- 기억(모델 파라미터): 문장 구성 능력, 추론, 요약 등 “쓰기 능력”
- 자료(외부 데이터베이스): 최신 정책, 사내 문서, 매뉴얼, 논문 등 “정답에 가까운 근거”
- 시험 방식(RAG): 질문에 답하기 전에 자료를 펼쳐보고, 필요한 부분만 인용해 답안을 작성
즉, RAG는 모델을 더 똑똑하게 “외우게” 만들기보다, 더 정확하게 “찾아보게” 만드는 접근입니다. 정보가 업데이트되면 모델을 다시 학습시키는 대신 데이터만 교체하면 되므로 운영 관점에서도 유리합니다.
RAG 파이프라인의 기술적 구성 요소
RAG는 크게 Retrieval(검색)과 Generation(생성) 두 단계로 동작하지만, 실제 구현에서는 여러 구성 요소가 체계적으로 맞물립니다.
1) 문서 수집 및 정제
- PDF, 위키, DB, 웹 문서 등 다양한 소스에서 데이터를 모읍니다.
- 불필요한 중복 제거, 표/코드/메타데이터 처리 같은 전처리가 품질을 좌우합니다.
2) 청킹(Chunking): 문서를 “찾기 좋은 단위”로 쪼개기
- 문서를 너무 크게 자르면 검색이 뭉뚱그려지고,
- 너무 작게 자르면 문맥이 끊겨 의미가 약해집니다.
RAG 성능 저하의 흔한 원인이 바로 청킹 전략의 실패입니다(문맥 부족, 핵심 문장 누락 등).
3) 임베딩(Embedding)과 인덱싱(Indexing)
- 각 청크를 임베딩 모델로 벡터화해 의미 기반 검색이 가능하게 만듭니다.
- 벡터 DB/인덱스에 저장해 빠르게 근접 이웃 검색을 수행합니다.
4) 검색(Retrieval)과 재정렬(Re-ranking)
- 사용자의 질문도 임베딩한 뒤, 유사한 청크를 상위 K개로 검색합니다.
- 필요하면 재정렬 모델로 “진짜 관련 있는 근거”를 위로 올려 정확도를 높입니다.
- 이 단계가 흔들리면, 생성 단계가 아무리 좋아도 답변 품질이 급격히 떨어집니다.
5) 컨텍스트 구성 및 생성(Generation)
- 검색된 근거를 프롬프트 컨텍스트로 묶어 모델에 제공합니다.
- 모델은 “자유롭게 상상”하기보다, 주어진 근거 범위 안에서 요약/설명/추론을 수행하게 됩니다.
RAG가 신뢰를 높이는 메커니즘: “근거 기반 생성”
RAG의 본질은 “검색한 정보를 붙여서 말한다”가 아니라, 답변의 근거가 되는 컨텍스트를 통제하는 데 있습니다.
- 최신성: 모델 학습 시점과 무관하게, 데이터베이스만 최신이면 답도 최신이 됩니다.
- 검증 가능성: 어떤 문서를 바탕으로 답했는지 추적(출처 제시)할 수 있습니다.
- 도메인 적합성: 사내 규정, 제품 매뉴얼 같은 폐쇄형 지식도 안전하게 활용 가능합니다.
다만, RAG가 만능은 아닙니다. 지식 베이스가 커질수록 검색 난도가 올라가고, 청킹·임베딩·검색 전략에 따라 결과가 크게 달라집니다. 그래서 실무에서는 “RAG를 도입했다”보다 “우리 데이터에 맞는 RAG를 어떻게 구성하느냐”가 성능을 결정합니다.
RAG AutoRAG: 복잡한 RAG 최적화를 자동으로 해결하다
수천 가지 조합이 가능한 RAG 파이프라인, 사람이 일일이 실험해서 “정답 조합”을 찾기엔 너무 복잡합니다. 임베딩 모델은 무엇을 쓸지, 문서는 얼마나 잘게 나눌지(청킹), 검색은 벡터/키워드/하이브리드 중 무엇이 맞는지, 재정렬(re-ranking)은 필요한지… 하나만 바꿔도 성능과 비용, 지연 시간이 크게 흔들립니다. AutoRAG는 이 ‘조합 폭발’을 자동으로 다루는 도구로, RAG를 AutoML처럼 최적화해 실무 적용 난이도를 확 낮춥니다.
RAG AutoRAG가 해결하는 핵심 문제: “최적 파이프라인 탐색”의 자동화
RAG 성능은 모델 자체보다 파이프라인 설계에 의해 좌우되는 경우가 많습니다. 하지만 파이프라인은 보통 다음 요소들이 서로 영향을 주며 얽혀 있습니다.
- 청킹 전략: 고정 길이/문단 기반/슬라이딩 윈도우, 오버랩 크기 등
- 임베딩 방식: 어떤 임베딩 모델을 쓸지, 도메인 적합성은 어떤지
- 검색 전략: 벡터 검색, BM25, 하이브리드, Top-k 크기
- 후처리: 재정렬 모델 적용 여부, 필터링(메타데이터/권한/최신성)
- 프롬프트 구성: 컨텍스트를 어떻게 넣을지, 인용/근거 형식은 어떻게 강제할지
이 조합은 모듈 수가 조금만 늘어도 급격히 증가합니다. 예를 들어 12개 모듈만 조합해도 960가지 이상이 나올 수 있어, 수작업 튜닝은 시간이 오래 걸리고 “운 좋게 맞춘 설정”에 머무르기 쉽습니다. AutoRAG의 가치는 이 탐색을 체계적으로 자동 수행한다는 데 있습니다.
RAG AutoRAG 내부 동작: 파이프라인을 “실험-평가-선정”으로 굴린다
AutoRAG는 개념적으로 다음 흐름으로 작동합니다.
후보 파이프라인 생성(Exploration)
미리 정의된 모듈 후보(청킹/임베딩/검색/재정렬/프롬프트 템플릿 등)를 조합해 여러 파이프라인을 만듭니다. 이 단계에서 중요한 점은 “많이 만들어보는 것”이 아니라, 검색 공간을 구조화해 의미 있는 후보들을 빠르게 만드는 것입니다.오프라인 평가 데이터로 성능 측정(Evaluation)
단순히 “그럴듯한 답변”이 아니라, RAG에 맞는 지표로 평가합니다. 예를 들면:- 정답 포함률(리트리벌 품질): 정답 근거가 검색 결과에 실제로 포함되는지
- 정확도/근거 정합성(생성 품질): 생성 답변이 근거와 일치하는지, 과장/왜곡이 없는지
- 레이턴시/비용: 재정렬 모델 추가 시 지연 시간이 감당 가능한지
즉, AutoRAG는 “좋은 답변처럼 보이는가?”가 아니라 검색 단계부터 생성 단계까지의 신뢰성을 분해해 점검합니다.
최적 조합 선택 및 고정(Selection)
평가 결과를 바탕으로 목적에 맞는 파이프라인을 선택합니다. 예컨대 고객센터 챗봇이라면 “정확도”뿐 아니라 응답 속도와 비용이 강하게 제약 조건이 됩니다. AutoRAG는 이런 제약을 반영해, 특정 상황에서 가장 실용적인 RAG 구성을 고르는 데 초점을 둡니다.배포 가능한 형태로 즉시 실행(Serving)
실험으로 끝나지 않고, 선택된 구성을 YAML 기반으로 관리하면서 곧바로 서버 형태(예: fastAPI)로 띄워 운영에 연결할 수 있습니다. 이 지점이 실무에서 특히 중요합니다. “최적화 결과”가 “운영 파이프라인”으로 이어지지 않으면 자동화의 의미가 줄어들기 때문입니다.
RAG AutoRAG가 특히 강한 구간: 검색 품질이 흔들릴 때
RAG의 대표적인 병목은 지식 베이스가 커질수록 검색 정확도가 떨어지는 현상입니다. 문서를 잘게 쪼개 임베딩으로 찾는 구조상, 필요한 맥락이 잘려 나가거나 유사 문서가 과도하게 섞여 들어올 수 있습니다. AutoRAG는 이 문제를 다음 방식으로 “구성 차원에서” 완화합니다.
- 청킹 크기/오버랩을 자동 탐색해 “맥락 부족 vs 잡음 증가”의 균형점을 찾기
- 하이브리드 검색 + 재정렬 조합처럼, 규모가 커질수록 유리한 구성을 자동으로 선택하기
- 도메인 데이터에 맞는 임베딩/프롬프트 전략을 평가 기반으로 고정해 성능 편차 줄이기
결국 AutoRAG는 RAG를 “한 번 만들어두는 시스템”이 아니라, 데이터와 목적에 맞춰 반복적으로 개선 가능한 엔진으로 바꿔줍니다. 수천 가지 조합 앞에서 감으로 튜닝하기보다, 실험과 지표로 최적 구성을 찾아 운영까지 연결하는 것—그게 AutoRAG가 가져온 자동화 혁신의 핵심입니다.
실전에서 빛나는 RAG AutoRAG의 실제 활용 사례
OpenAI가 수만 개의 테이블을 다루면서도 “빠르고, 확장 가능하고, 결과를 믿을 수 있는” 데이터 이해를 유지한 핵심에는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 방식의 설계가 있었습니다. 그리고 실무에서 이 설계를 더 강력하게 만드는 도구가 바로 AutoRAG입니다. 사람이 감으로 튜닝하던 RAG 파이프라인을 자동 최적화해, 성능과 운영 안정성을 동시에 끌어올립니다.
RAG로 수만 개 테이블을 “필요한 만큼만” 읽게 만든 전략
테이블이 수만 개로 늘어나면 두 가지 문제가 동시에 커집니다.
- 정확도 문제: 모델이 모든 테이블을 한 번에 이해할 수 없어, 질문과 무관한 데이터를 섞어 답을 만들기 쉽습니다.
- 운영 문제: 매 요청마다 거대한 데이터 전체를 훑으면 레이턴시가 폭증하고, 비용과 응답시간의 변동 폭도 커집니다.
OpenAI가 택한 접근은 간단합니다. 매번 전체를 이해하려 하지 않고, 질문에 필요한 테이블 “컨텍스트만” 런타임에 검색해 붙여서 생성하는 RAG 구조로 전환한 것입니다. 즉, “정답에 필요한 근거를 먼저 찾고(Retrieval), 그 근거로만 답을 쓰는(Generation)” 형태로 신뢰성을 확보했습니다.
RAG AutoRAG가 실무 퍼포먼스를 극대화하는 작동 방식
실전에서 RAG 성능은 “검색이 얼마나 정확히 필요한 근거를 가져오느냐”에 크게 좌우됩니다. 하지만 문제는 여기서부터입니다. 테이블/문서가 커질수록 다음 요소들의 조합이 결과를 좌우합니다.
- 청킹(Chunking) 단위와 규칙(행/열/섹션 기준 분할, 길이, 오버랩)
- 임베딩 모델 및 벡터화 전략
- 검색 알고리즘(유사도 검색, 하이브리드 검색 등)과 재랭킹(re-ranking)
- 프롬프트 템플릿(근거 인용, 답변 형식, 불확실성 처리 규칙)
- 평가 데이터셋과 메트릭(정확도, 근거 일치도, 응답 안정성)
AutoRAG는 이 조합을 사람이 일일이 실험하는 대신, 후보 파이프라인을 자동으로 구성하고 평가해 “목표 지표를 가장 잘 만족하는 RAG 구성”을 찾아줍니다. 운영 환경에서는 이 차이가 큽니다. 데이터가 바뀌거나 질문 유형이 달라져도, 다시 자동 탐색을 돌려 최적 조합을 재발견할 수 있기 때문입니다.
RAG 기반 운영에서 특히 중요한 “레이턴시 예측 가능성”을 만든다
OpenAI 사례에서 눈여겨볼 포인트는 단순히 정확도가 아니라, 런타임 레이턴시를 예측 가능하게 만들었다는 점입니다. 대규모 테이블 환경에서는 “언제는 1초, 언제는 10초”처럼 출렁이는 시스템이 가장 위험합니다.
RAG 구조는 다음처럼 레이턴시를 통제하기 유리합니다.
- 오프라인 파이프라인에서 테이블 사용 이력, 사람 주석, 강화된 신호를 통합해 지식 베이스를 정리
- 온라인 요청에서는 “관련 컨텍스트만” 제한된 개수로 검색
- 검색 결과를 기반으로 생성하되, 근거 범위를 좁혀 불필요한 토큰 사용과 추론 시간을 감소
AutoRAG는 여기서 한 걸음 더 나아가, 검색 범위(top-k), 청킹 크기, 재랭킹 적용 여부 같은 레이턴시-정확도 트레이드오프 변수를 자동으로 조정해, 목표 SLA에 맞는 구성을 찾는 데 유리합니다. 결과적으로 “빠른데 정확하지 않은 시스템”도, “정확한데 느린 시스템”도 아닌, 실무에서 운영 가능한 균형점을 더 빨리 도달하게 합니다.
실무 적용 체크리스트: RAG AutoRAG를 바로 성과로 연결하는 방법
- 질문 유형을 분리: 테이블 요약/수치 계산/정의 질의 등 유형별로 평가셋을 만들어야 AutoRAG 최적화가 정확히 작동합니다.
- 정확도만 보지 말 것: 근거 일치도(검색된 컨텍스트가 답변을 실제로 뒷받침하는지), 레이턴시, 비용을 함께 최적화해야 합니다.
- 데이터 업데이트를 전제로 설계: RAG의 강점은 “모델 재학습 없이 데이터만 바꿔도 최신화”입니다. AutoRAG는 이 흐름에 맞춰 파이프라인을 주기적으로 재평가하기 좋습니다.
결국 핵심은 하나입니다. RAG는 신뢰성을, AutoRAG는 그 신뢰성을 실무 성과로 바꾸는 속도와 재현성을 제공합니다. OpenAI처럼 데이터 규모가 커질수록, “좋은 구성을 한 번 만드는 것”보다 좋은 구성을 계속 유지하는 자동화가 경쟁력이 됩니다.
RAG의 한계와 미래: 더 정확하고 빠른 생성 AI를 향해
막대한 지식 베이스 속에서도 정확도를 잃지 않는 생성 AI를 만들려면 무엇이 필요할까요? 많은 팀이 RAG를 도입한 뒤 곧바로 마주치는 현실은 “문서가 늘수록 오히려 답이 흐려진다”는 역설입니다. 이 문제를 풀기 위한 핵심 열쇠는 임베딩(Embedding), 청킹(Chunking), 검색 알고리즘(Retrieval) 최적화이며, AutoRAG는 이 복잡한 최적화 과정을 자동화해 다음 단계의 RAG 운영 방식까지 제시합니다.
RAG가 커질수록 약해지는 이유: 검색 품질의 구조적 한계
RAG는 외부 지식에서 관련 정보를 찾아 생성에 반영하는 만큼, 성능 병목은 대부분 “생성”이 아니라 “검색”에서 발생합니다. 특히 지식 베이스가 커지면 다음 문제가 동시에 나타납니다.
- 유사도 검색의 혼선 증가: 문서가 많아질수록 비슷한 표현이 늘어나고, 벡터 유사도만으로는 “정말 필요한 근거”를 상위에 올리기 어려워집니다.
- 맥락 손실: 문서를 작은 단위로 나눌수록(청킹) 검색 단위는 정밀해지지만, 답변에 필요한 배경 맥락이 조각나 근거가 불완전해질 수 있습니다.
- 노이즈 증폭과 환각 재발: 검색 결과에 부정확한 조각이 섞이면 모델은 그럴듯한 문장으로 메워버리며, 결과적으로 RAG를 써도 환각이 “감소”가 아니라 “변형”되어 나타날 수 있습니다.
- 지연 시간과 비용 증가: 더 많은 후보를 찾고(리콜↑), 더 많이 재정렬하고(rerank), 더 긴 컨텍스트를 넣는 순간, 레이턴시와 비용이 급격히 상승합니다.
결국 대규모 RAG에서의 진짜 목표는 정확도(quality), 속도(latency), 비용(cost)의 균형을 데이터 특성에 맞게 찾는 것입니다.
더 정확한 RAG를 만드는 3대 레버: 임베딩·청킹·검색 알고리즘 최적화
임베딩 최적화: “비슷한 문장”이 아니라 “같은 의미”를 찾게 하라
임베딩은 RAG의 검색 품질을 좌우하는 첫 단추입니다. 도메인에 따라 같은 단어가 다른 의미를 갖거나(의료/법률/금융), 표·코드·약어처럼 일반 문장과 다른 분포를 갖는 경우가 많습니다. 이때는 다음을 점검해야 합니다.
- 도메인 적합한 임베딩 모델 선택: 범용 임베딩이 항상 최선이 아닙니다. 데이터 형태(긴 문서, 표, FAQ, 매뉴얼)에 맞는 모델을 택해야 합니다.
- 쿼리/문서 표현의 불일치 해결: 사용자는 짧게 묻고 문서는 길게 답하는 경우가 많습니다. 쿼리 확장(질문을 더 구체화)이나 문서 요약 기반 인덱싱 등으로 “표현 격차”를 줄일 수 있습니다.
- 정규화된 메타데이터 활용: 부서, 버전, 날짜, 제품군 같은 메타데이터는 벡터만으로 구분하기 어려운 경계를 보완합니다.
청킹 최적화: 작은 조각 vs 충분한 맥락의 균형점 찾기
청킹 전략이 잘못되면, 검색은 맞아도 답변은 틀립니다. 예를 들어 “조건/예외/정의”가 서로 다른 청크로 분리되면 모델은 일부 근거만 보고 결론을 내릴 수 있습니다.
- 고정 길이 청킹의 한계: 문단/섹션 경계를 무시하면 정의와 예외가 분리될 수 있습니다.
- 구조 기반 청킹: 제목/소제목/표/리스트 단위를 보존해 의미 단위를 유지합니다.
- 오버랩(중복 구간) 설계: 경계 정보 손실을 줄이되, 중복이 과하면 노이즈와 비용이 증가합니다.
- 계층형 인덱싱: “요약(상위) → 원문(하위)”처럼 단계적으로 접근하면 맥락과 정밀도를 동시에 챙길 수 있습니다.
검색 알고리즘 최적화: 리콜과 정밀도의 ‘두 번 검색’이 필요하다
대규모 지식 베이스에서는 한 번의 벡터 검색만으로 정답 근거를 안정적으로 찾기 어렵습니다. 실무에서는 다음 조합이 자주 성능을 끌어올립니다.
- 하이브리드 검색: 키워드(BM25 등) + 벡터 검색을 결합해 “희귀 키워드/정확한 용어”와 “의미 유사성”을 동시에 잡습니다.
- 재정렬(Reranking): 1차 검색은 넓게(리콜), 2차는 더 똑똑하게(정밀). Cross-encoder 기반 reranker는 비용이 들지만 정확도 향상 폭이 큽니다.
- 필터링과 스코어링 규칙: 문서 최신 버전 우선, 신뢰도 높은 출처 우선 같은 룰을 넣어 “좋은 근거”가 위로 오게 만듭니다.
- 컨텍스트 압축/정제: 모델에 넣기 전, 중복 제거·핵심 문장 추출로 토큰 낭비와 노이즈를 줄입니다.
이 3대 레버는 서로 얽혀 있어 “하나만 개선”해서는 한계가 있습니다. 문제는 여기서부터입니다. 무수한 조합 중 무엇이 우리 데이터에 최적인지를 사람이 손으로 찾기엔 경우의 수가 너무 많습니다.
AutoRAG가 여는 RAG의 다음 단계: ‘사람의 감’에서 ‘자동 탐색’으로
RAG의 미래는 “더 많은 문서를 넣는 것”이 아니라, 데이터와 목적에 맞는 파이프라인을 자동으로 찾아 운영하는 것에 가깝습니다. AutoRAG는 임베딩 방식, 청킹 전략, 검색/재정렬 모듈 등 다양한 구성 요소를 조합해 평가하고, 최적 조합을 탐색하는 방향을 제시합니다.
- 모듈 조합의 자동 탐색: 사람의 경험에 의존하던 파이프라인 설계를 실험 기반으로 전환합니다.
- 목표 지표 중심 최적화: 정확도만이 아니라 레이턴시, 비용, 재현율 같은 운영 지표까지 함께 고려하는 설계가 가능해집니다.
- 배포까지의 연결성: 최적 구성을 찾는 것에서 끝나지 않고, 실제 서비스 형태로 빠르게 실행·검증하는 흐름이 중요해집니다.
결국 “더 정확하고 빠른 생성 AI”를 만들려면, RAG의 검색 품질을 좌우하는 핵심 요소들을 정교하게 튜닝해야 하고, 그 튜닝을 자동화해 지속적으로 개선할 수 있어야 합니다. AutoRAG는 그 변화의 중심에서, 대규모 지식 베이스에서도 정확도를 잃지 않는 RAG 운영의 표준을 만들어가고 있습니다.
