BESPICK
RAG와 벡터 DB로 환각 없이 더 똑똑한 AI 만드는 법
LLM과 생성형 AI가 빠르게 발전하고 있지만 여전히 몇 가지 과제가 남아있습니다. 먼저 AI 모델은 한 번 학습을 마치면 새로운 정보를 스스로 얻지 못합니다. 그래서 학습 이후에 업데이트된 최신 정보에 대해서는 알 수 없죠. 훈련되지 않은 분야의 내용도 역시 알기 어려운데요. 그럼에도 그럴듯한 답변을 만들어내 사실과는 전혀 다른 환각 현상이 발생하기도 합니다.
이는 비즈니스 현장에서 생성형 AI와 LLM을 사용하는 데 큰 걸림돌이 되기도 하는데요. 부정확한 답변으로 고객 경험을 해치거나, 오래된 데이터를 바탕으로 잘못된 의사결정을 내릴 수도 있기 때문이죠. 실제로 미국의 한 조사에 따르면, 기업의 71%가 생성형 AI와 LLM을 도입할 때 가장 큰 문제로 데이터 품질을 꼽았습니다.
이러한 한계를 극복하기 위해 RAG와 벡터 데이터베이스(DB)의 조합이 주목을 받고 있습니다. 특히 데이터 시장에서는 벡터 DB 수요가 증가하며 이를 지원하는 기업들도 빠르게 늘고 있다고 하는데요. 오늘 베스픽에서 RAG와 벡터 DB는 각각 무엇이고 어떤 관계가 있으며, 어떻게 활용되고 있는지 자세히 살펴보겠습니다.
개념 정리 1. RAG
ChatGPT에게 어제 출시된 우리 회사의 신상품에 대해 물어보면 뭐라고 대답할까요? 학습 시점에 없었던 내용이기 때문에 정확한 답변을 할 수 없고 자칫 경쟁사의 정보를 참고해 가짜로 내용을 꾸며댈 수도 있습니다. 그럼 내부의 신상품 문서를 첨부하고, 이 안에서 관련 내용을 찾아보라고 하면 어떨까요? 비록 학습 시점에는 몰랐다고 하더라도 첨부 문서에 있는 신상품에 대한 정보들을 바탕으로 정확한 답변을 생성해 낼 것입니다.
이렇게 AI가 외부 자료를 참고해 답변하는 방식을 RAG라고 하는데요. 검색(Retrieve), 증강(Augment), 생성(Generate)의 세 가지 단계로 진행됩니다. RAG를 적용하면 LLM을 다시 훈련시키지 않아도 정확한 최신 정보를 답변으로 받아볼 수 있고요. 답변의 근거가 되는 내용을 같이 보여줌으로써 더 믿을 수 있다는 장점도 있습니다.
- 검색(Retrieve): 외부 데이터베이스에서 질문과 관련된 정보를 찾음
- 증강(Augment): 찾아온 정보를 바탕으로 기존 질문을 증강(강화) 시킴
- 생성(Generate): 증강된 질문을 LLM에 전달해 정확한 답변 생성
개념 정리 2. 벡터 데이터베이스(DB)
수백 페이지의 PDF 문서에서 어떤 내용을 찾고 있는데 키워드를 몰라 답답했던 경험이 있으신가요? 예를 들어 자동차에 대한 내용을 찾고 싶은데 ‘car’라는 단어가 포함되어 있지 않은 것이죠. 그런데 이때 ‘car’를 검색하면 알아서 비슷한 뜻을 지닌 ‘automobile’, ‘vehicle’이 검색된다면 어떨까요? 정확한 키워드를 몰라도 원하는 내용을 놓치지 않고 볼 수 있으니 편리할 것입니다. 이렇게 의미 기반 검색을 가능하게 하는 데이터베이스를 벡터 데이터베이스(DB)라고 합니다.
일반적인 DB는 행과 열이 있는 테이블(표) 구조로 데이터를 저장하며, 정확한 키워드나 값을 기반으로 검색을 진행합니다. 반면 벡터 DB는 데이터를 숫자(=벡터)로 변환해 저장하는데요. 정보를 검색할 때는 벡터 간으로 가까운 데이터를 찾기 때문에 반드시 똑같은 단어가 아니더라도 비슷한 의미나 맥락이 담긴 내용을 검색할 수 있습니다. 또한 텍스트, 이미지 등 다양한 유형의 비정형 데이터들도 벡터로 변환해 저장하고 처리할 수 있는 것이 특징이죠.
RAG + 벡터 DB = 어떤 시너지?
RAG의 성능을 좌우하는 것은 첫 번째 검색 단계라고 할 수 있는데요. 이 과정에서 관련 내용을 제대로 찾아야 이후 증강, 생성 단계까지 원활하게 이어지기 때문입니다. 그리고 이 단계에서 정보를 빠르고 정확하게 찾는 역할을 하는 것이 바로 벡터 DB입니다. 실제 기업 현장에서 RAG에 제공되는 자료들의 경우, 같은 내용이라도 여러 부서에 의해 다양한 표현과 형식으로 작성되기 마련인데요. 벡터 DB를 활용하면 비슷한 의미와 맥락을 지닌 관련성 높은 내용들을 빠르게 찾을 수 있어 정보를 더욱 효과적으로 활용할 수 있게 됩니다.
RAG와 벡터 DB는 최근 많은 관심을 받고 있는 Agentic AI를 고도화하는 데에도 핵심적인 역할을 합니다. Agentic AI는 단순한 챗봇 수준을 넘어 스스로 상황을 인지하고, 문제를 단계적으로 추론해 나가는 지능형 시스템인데요. 이를 위해 방대하고 다양한 데이터 속에서 필요한 정보를 빠르게 찾는 것이 중요합니다. 따라서 RAG와 벡터 DB는 Agentic AI가 정보를 더욱 복합적으로 이해하고 정교한 의사결정을 내리게 하는 기반이 되는 것이죠.
실제로 베스핀글로벌에서 제공하는 HelpNow Agentic AI Platform은 RAG와 벡터 DB를 통해 검색 정확도를 높이고 있습니다. HelpNow Agentic AI Platform은 다양한 Agentic AI를 개발하고 운영, 관리할 수 있도록 지원하는 플랫폼인데요. RAG와 벡터 DB 기반의 문서 검색 특화 Agent를 제공해 기업들이 내부 문서를 잘 활용하고, 더 나아가 자체 지식베이스를 구축할 수 있도록 돕고 있습니다. 이어서 다른 기업들은 RAG와 벡터 DB를 어떻게 활용하고 있는지 살펴보겠습니다.
활용 사례 1. Vimeo
글로벌 동영상 공유 플랫폼인 Vimeo는 작년, 일부 동영상에 AI 기반 비디오 Q&A 기능을 선보였습니다. 동영상에 대해 AI에게 질문하고 답변을 받을 수 있는 것인데요. 예를 들어, “영상은 어떤 내용인가요?”라고 물으면 영상에 대한 설명과 함께 해당 내용 부분으로 바로 갈 수 있는 버튼을 보여줍니다.
또한 시청자가 질문을 하면 관련된 추가 질문을 제안하기도 하죠. 주로 회의나 강연, 튜토리얼과 같은 지식 공유 동영상에서 활용할 수 있는 시스템인데요. 시청자는 긴 영상을 직접 보지 않아도 궁금한 내용을 알 수 있습니다.
Vimeo는 이 시스템을 구현하는 데 RAG와 벡터 DB를 사용했다고 설명했습니다. 먼저 동영상의 자동 자막 생성 기능을 활용해 대본을 작성하고 이것을 벡터로 변환해 벡터 DB에 저장합니다. 이후 시청자가 질문하면 AI는 RAG를 활용해 벡터 DB에서 관련 내용을 검색해 답변하고, 이 내용이 영상 대본 중 어디에 있는지 찾아 보여줍니다.
현재는 비디오 내 음성을 텍스트로 변환해 활용하지만 앞으로는 시각적 정보도 추가할 예정이라고 하는데요. 이와 같이 Vimeo는 RAG와 벡터 DB 기반의 AI 기술을 통해 사용자가 동영상 콘텐츠와 대화할 수 있는 새로운 경험을 만들어냈습니다.
활용 사례 2. Pinterest
이미지 기반의 소셜 미디어 Pinterest는 최근 LLM을 활용해 내부 데이터 분석을 위한 Text-to-SQL 시스템을 구축했는데요. 담당자가 자연어로 원하는 데이터 분석 문제를 입력하면 그에 맞는 SQL 코드를 알려주는 것입니다.
다만 초기에는 AI가 어느 데이터 소스(테이블)를 참조해야 하는지 담당자가 직접 지정해야 했는데요. 수십만 개의 테이블 중에서 가장 적합한 테이블이 무엇인지 찾는 것은 상당히 어려운 일이었다고 합니다. 이 문제를 해결하기 위해 Pinterest는 RAG와 벡터 DB를 활용했습니다.
먼저 모든 테이블에 대한 정보를 요약해 벡터로 변환시켜 벡터 DB에 저장했습니다. 그리고 담당자가 문제를 입력하면 그 내용을 다시 벡터로 변환하고, 벡터 값을 기반으로 유사성 검색을 수행하는 것이죠. 이후 값이 비슷한 상위 몇 개의 테이블을 보여주고 담당자가 확인하면 그때부터는 원래의 Text-to-SQL 프로세스가 시작됩니다. 이렇게 Pinterest는 RAG와 벡터 DB를 기반으로 많은 시간이 걸리고 부담스러웠던 업무를 개선해 데이터 담당자의 생산성을 크게 향상시켰다고 하네요.
RAG + 벡터 DB, 앞으로의 트렌드는?
RAG와 벡터 DB의 조합이 강력한 검색 기능을 제공하지만 모든 문제를 해결하는 것은 아닙니다. 데이터 규모가 커지면 벡터 변환 과정에서 단어 간 의미가 더 가깝거나 멀어져, 벡터 DB에서 검색을 하더라도 관련성이 낮은 내용이 답변될 수 있고요. RAG에 제공된 여러 문서 간의 내용이 상충되는 경우에는 단순히 유사도 검색만으로는 모순된 정보가 제공될 수도 있습니다.
그렇기 때문에 전문가들은 RAG는 한번 설계하고 끝나는 것이 아니라, 지속적으로 결과를 모니터링하고 테스트하는 것이 중요하다고 말하는데요. 최근에는 이러한 과정을 스스로 반복하는 Agentic RAG가 떠오르고 있습니다. RAG 과정 안에 AI Agent를 통합해 단순 정보 검색을 넘어, 검색 결과를 평가하고 질문을 개선하고 데이터의 품질을 관리하는 것인데요. 예를 들어 오래된 문서의 우선순위는 낮게 조정하는 등 변화하는 데이터 환경에 능동적으로 대응합니다.
또한 같은 용어라도 업계나 분야에 따라 의미가 달라지기도 하죠. 예를 들어, ‘클라우드(Cloud)’는 IT 업계와 기상학에서 의미하는 바가 전혀 다른 것처럼요. 이러한 경우, 벡터 변환 과정에서 이를 같은 용어로 처리해 버리면 사용자가 원하는 내용과는 전혀 다른 검색 결과가 나올 수 있습니다. 따라서 이를 해결하기 위해 도메인 특화 벡터 DB도 주목을 받고 있는데요. 법률, 의료, 금융 등 특정 산업의 전문 용어와 맥락을 반영해 검색 결과의 정확도를 높이는 것입니다.
지금까지 RAG와 벡터 DB에 대해 살펴보았는데요. 기업의 입장에서 AI를 잘 활용한다는 것은 단순히 가장 큰 모델을 사용하는 것이 아니라, 우리 회사에 맞는 AI를 효율적으로 구축하는 것이 중요합니다. 이러한 맥락에서 RAG와 벡터 DB는 기업 맞춤형 AI를 위한 필수 인프라로 자리 잡을 것으로 보이는데요. AI가 지닌 한계들을 극복하는 것은 물론 새로운 고객 경험을 만들고, 업무 생산성을 향상시키는 결과를 가져올 것입니다.
혹시 구독자 여러분도 우리 기업에 딱 맞는 AI를 활용하고 싶으신가요? 환각 없는 더 똑똑한 AI를 위해 RAG를 도입하고 싶은데 어떻게 시작해야 할지 고민이신가요? 벡터 DB부터 복잡한 워크플로우까지, RAG를 더 효과적으로 사용할 수 있도록 베스핀글로벌이 도와드립니다. 가장 스마트한 AI를 위해, 파트너와 협업하고 싶다면 Contact Us를 통해 연락주세요.
FAQ
Q1) RAG(검색 증강 생성)가 무엇인가요?
RAG는 ‘Retrieval-Augmented Generation’의 약자입니다. AI 모델이 답변을 생성하기 전에 외부 데이터베이스에서 관련 정보를 ‘검색(Retrieve)’하고, 이를 바탕으로 질문을 ‘증강(Augment)’하여 더 정확한 답변을 ‘생성(Generate)’하는 기술입니다. 이를 통해 AI가 훈련 시점에 학습하지 못한 최신 정보나 내부 자료를 활용할 수 있게 됩니다.
Q2) RAG를 사용하면 왜 AI 환각(Hallucinations) 현상을 막을 수 있나요?
AI 모델은 학습하지 않은 내용에 대해 그럴듯하게 꾸며내는 ‘환각’ 현상을 일으킬 수 있습니다. RAG는 AI가 답변을 만들기 전에 실제 외부 데이터를 근거로 활용하도록 돕습니다. 즉, AI가 답변의 ‘사실 여부’를 확인할 수 있는 외부 지식에 접근하도록 만들어 부정확한 답변을 줄여줍니다.
Q3) 벡터 데이터베이스(DB)는 일반 데이터베이스와 무엇이 다른가요?
일반 DB는 키워드나 값 기반으로 데이터를 검색합니다. 반면, 벡터 DB는 데이터를 숫자의 배열인 ‘벡터’로 변환하여 저장합니다. 이를 통해 단순히 단어가 아닌, 의미나 맥락이 비슷한 데이터를 찾을 수 있어 ‘자동차’를 검색했을 때 ‘차량’이나 ‘vehicle’ 같은 유사한 단어가 포함된 내용도 함께 찾아낼 수 있습니다.
Q4) RAG와 벡터 DB는 어떤 관계인가요?
RAG는 외부 데이터를 ‘검색’하는 것이 가장 중요한 첫 단계입니다. 이때, 이 검색 과정을 빠르고 정확하게 만들어주는 핵심 기술이 바로 벡터 DB입니다. 벡터 DB를 활용하면 방대한 데이터 속에서 질문의 의미와 가장 유사한 문서를 효율적으로 찾아 RAG의 성능을 극대화할 수 있습니다.
Q5) RAG는 대규모 언어 모델(LLM)을 대체하는 기술인가요?
아닙니다. RAG는 LLM의 부족한 점을 보완하는 ‘보조’ 기술에 가깝습니다. LLM의 뛰어난 언어 생성 능력을 그대로 활용하면서도, 최신 정보나 기업 내부 지식을 정확하게 답변에 반영하도록 돕는 역할을 합니다.
Q6) RAG는 어떤 비즈니스에 특히 유용할까요?
RAG는 고객 지원 챗봇, 사내 기술 지원, 법률 문서 분석, 금융 데이터 처리 등 정확하고 신뢰성 있는 정보가 중요한 모든 분야에 유용합니다. 특히 자주 업데이트되는 최신 정보나 민감한 기업 내부 문서를 활용해 정확한 답변을 제공해야 할 때 효과적입니다.
Q7) RAG 시스템을 구축하려면 어떤 기술이 필요한가요?
RAG 시스템은 크게 세 가지 핵심 구성 요소가 필요합니다.
- 임베딩(Embedding) 모델: 텍스트를 벡터로 변환하는 기술
- 벡터 데이터베이스(DB): 변환된 벡터를 저장하고 검색하는 시스템
- 대규모 언어 모델(LLM): 최종 답변을 생성하는 AI 모델
Q8) RAG 시스템의 한계점은 없나요?
물론 있습니다. 데이터의 규모가 너무 커지면 벡터 검색의 정확도가 떨어질 수 있고, 여러 문서의 내용이 서로 충돌할 때는 모순된 정보가 제공될 수도 있습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 Agentic RAG나 도메인 특화 벡터 DB 같은 발전된 기술이 등장하고 있습니다.