ref. https://www.skelterlabs.com/blog/sustainable-rag
RAG와 Large Context Windows 모두 방대한 양의 데이터를 효율적으로 관리하고 해석하기 위해 필요한 정보를 선택적으로 집중하는 방법을 사용합니다. 그저 RAG가 기업 사용 사례에 더 적합하고 효율적일 뿐이죠.
최근 긴 컨텍스트 윈도우(100만 개 이상의 토큰)의 부상과 함께, 이 기술이 "RAG 킬러"가 될 수 있다는 의견까지 나오고 있습니다.
그러나 긴 컨텍스트 윈도우(Large Context Windows)의 등장이 곧 검색 증강 생성(RAG)의 종말을 의미하지는 않습니다.
본질적으로, RAG와 Large Context Windows 모두 방대한 양의 데이터를 효율적으로 관리하고 해석하기 위해 필요한 정보를 선택적으로 집중하는 방법을 사용합니다. RAG가 엔터프라이즈 사용 사례에 더 적합하고 효율적일 뿐이죠.
이 글에서는 RAG가 대체 불가능한 네 가지 이유와, RAG가 엔터프라이즈 사용 사례에 최적의 기술인 이유를 알아봅니다.
1. 긴 컨텍스트 윈도우, 사막에서 바늘 찾기?
먼저, "긴 컨텍스트 윈도우(100만 개 이상의 토큰)"가 무엇인지 간단하게 설명해보겠습니다.
여기서 '토큰'은 단어나 문장의 작은 단위, 즉 한 글자, 한 단어, 혹은 하나의 문장 부호 등을 의미합니다. 예를 들어 "Hello, world!"는 4개의 토큰("Hello", ",", "world", "!")으로 나눌 수 있습니다.
'컨텍스트 윈도우'는 시스템이 한 번에 처리할 수 있는 정보의 양을 의미합니다. 100만 개 이상의 토큰을 다루는 ‘긴 컨텍스트 윈도우’는 매우 방대한 정보를 한 번에 처리할 수 있는 시스템을 뜻합니다. 비유하자면 수백 권의 책에 해당하는 분량을 한꺼번에 처리할 수 있는 능력과 같습니다. 이런 시스템을 통해 대량의 데이터를 한꺼번에 분석하고 이해할 수 있는 것이죠.
그러나 극복해야 할 점들도 존재합니다. 긴 컨텍스트 윈도우는 종종 방대한 데이터 요구를 효과적으로 확장하는 데 어려움을 겪으며, 더 많은 비용과 지연 시간을 발생시킬 수 있습니다.
예를 들어, 긴 문서나 수많은 데이터 포인트를 한 번에 처리하려면 시간이 오래 걸리고 비용도 많이 듭니다. 방대한 데이터 속에서 필요한 정보를 정확히 찾아내는 것이 쉽지 않기 때문입니다. 마치 "사막에서 바늘 찾기" 같은 상황을 초래하죠. 실제로, 최근 연구에서는 모델이 효과적으로 사용할 수 있는 컨텍스트 길이가 우리가 생각했던 것보다 훨씬 짧다는 것이 밝혀지기도 했습니다.
물론, 성능 저하 없이 긴 컨텍스트를 소화하는 방법에 대한 연구는 끊임없이 진행 중입니다. 그러나 여전히 많은 데이터를 한꺼번에 처리하는 데에는 한계가 있습니다. 한꺼번에 많은 책을 읽고 요약하려고 하면 시간이 오래 걸리는 것 처럼 말이죠.
2. 실제 기업 사용 사례에서 더 뛰어날 수 있는 RAG
반면에, RAG는 필요한 정보만 선택적으로 검색하여 처리할 수 있습니다. 주어진 쿼리에 가장 관련성 높은 정보만 검색하므로 처리해야 할 토큰 수가 줄어들어 효율적이죠. 때문에 대량의 쿼리와 정보 집약적인 작업을 요구하는 애플리케이션에 특히 유용한 솔루션이 될 수 있습니다.
예를 들어, 고객 서비스 챗봇이 여러 고객의 질문에 신속하게 답변해야 할 때, RAG는 필요한 정보만 빠르게 검색하여 효율적인 답변을 제공합니다. 이는 많은 데이터를 한꺼번에 처리하는 것보다 더 빠르고 비용 효율적입니다.
즉, RAG는 다양한 데이터 소스를 효율적으로 관리하고, 필요한 정보만 선택적으로 검색하여 제공함으로써 엔터프라이즈 사용 사례에서 더 뛰어난 성능을 발휘합니다.
💡 더 자세한 활용 사례는 ‘기업용 LLM+RAG 챗봇 도입 가이드 :: 사전 준비부터 실제 적용 사례까지 총정리’ 글에서 확인해보세요.
3. RAG가 주는 신뢰성과 투명성
RAG는 검색 과정에서 결과가 나온 이유를 명확히 설명해줍니다. RAG를 사용하면 정보의 출처를 쉽게 추적할 수 있고, 인용도 가능합니다. 이는 규제가 엄격한 산업이나 고위험 의사 결정이 필요한 상황에서 매우 중요합니다.
예를 들어, 의료 분야에서는 RAG를 통해 최신 연구 데이터를 기반으로 진단과 치료 방법을 제안할 수 있습니다. 의료진은 RAG가 제공한 정보의 출처를 확인하여 그 신뢰성을 평가할 수 있습니다. 반면, 긴 컨텍스트 윈도우를 사용할 경우, 모델이 어떤 정보를 근거로 응답을 생성했는지 불분명하여 확인이 어렵습니다.
또 다른 예로, 법률 분야에서도 RAG는 유용합니다. 변호사가 특정 사건에 대한 판례를 찾고자 할 때, RAG는 관련 판례를 신속하게 검색하고 그 출처를 명확히 제시할 수 있습니다. 이를 통해 변호사는 판례의 신뢰성을 검토하고 법적 조언을 제공할 수 있습니다. 긴 컨텍스트 윈도우를 사용하는 경우, 출처를 명확히 알기 어려워 정확한 법적 근거를 제시하는 데 한계가 있을 수 있습니다.
이처럼 RAG는 정보를 제공할 때 출처를 명확히 밝힐 수 있으므로, 사용자는 제시된 정보의 신뢰성을 쉽게 확인할 수 있습니다. 이는 특히 정확성과 투명성이 중요한 분야 또는 산업에서 매우 유용하게 활용할 수 있습니다.
4. RAG로 방점을 찍는 에이전트 기능
AI 에이전트 기술은 최근 몇 년간 급격히 발전했습니다.
특히, LLM과 LMM 같은 초거대 AI 모델의 등장은 AI 에이전트가 자율적으로 추론하고 사고할 수 있는 가능성을 보여줍니다. 방대한 데이터를 학습하여 문맥을 이해하고, 새로운 정보를 생성하며, 다양한 작업을 수행할 수 있는 능력 덕분에 자율형 AI 에이전트의 실효성 있는 구현에 한층 더 가까워졌다는 평가를 받고 있습니다.
AI 에이전트는 도구의 정상 작동 여부를 신속하게 판단하고, 필요한 정보를 정확하게 가공할 수 있어야 합니다. 바로 여기서 RAG가 필요합니다. RAG는 여러 출처에서 정보를 검색하고 종합할 수 있어 다양한 상황에 맞춰 활용될 수 있습니다. 이를 통해 실수를 줄이고 작업의 효율성을 높일 수 있습니다.
예를 들어, 교육 분야에서 RAG는 장학금 신청부터 학생의 학습 기록과 성취도 분석, 학점 관리까지 다양한 업무에 활용될 수 있습니다. RAG를 통해 교직원들은 빈번하게 인입되는 문의를 단순히 답변하는 것을 넘어, 실제 신청 절차까지 수행할 수 있어 업무 효율이 높아집니다. 학생들은 자신에게 가장 적합한 학습 자료와 방법을 빠르게 찾을 수 있습니다.
반면, 긴 컨텍스트 윈도우는 많은 정보를 한 번에 처리하는 데 뛰어나지만, 모델이 학습한 일반적인 정보에만 기반합니다. 따라서 구체적인 필요와 선호도에 맞춘 진정한 개인화 경험을 제공하기는 어렵습니다.
RAG가 유용한 이유는 바로 여기에 있습니다. RAG는 유연하고 적응력이 뛰어나 다양한 복잡하고 역동적인 작업에 적합합니다. 개인화는 그 예 중 하나일 뿐입니다.
결국, RAG는 단순한 도구가 아니라, 기본적인 해결책으로서 다양한 분야에서 무궁무진한 가능성을 열어줍니다.
요약하자면
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