실무에 쓰이는 AI, 어떻게 만들까? 무료 사례집에서 확인하세요

"ChatGPT로는 부족했어요. 우리 조직만의 데이터를 반영한 AI가 필요했죠."

생성형 AI에 대한 기대가 커지는 요즘, 많은 기업들이 도입을 시도하고 있습니다. 그러나 곧 마주하게 되는 벽이 있습니다.

“우리 회사 데이터를 넣지 않으면 AI가 엉뚱한 말을 하더라.” “도입은 했는데, 실제 상담엔 못 쓰겠어요.”

이런 문제의 본질은 단순합니다. 생성형 AI가 "우리 조직의 맥락"을 모른다는 것.

여기서 해결책으로 떠오른 기술이 바로 RAG (검색증강생성, Retrieval-Augmented Generation)입니다. RAG는 무엇이고, 왜 필요할까?

기존의 LLM은 문장을 "그럴듯하게" 생성할 수는 있지만, 정확히 알고 있는지는 알 수 없습니다. 특히 내부 정책, 약관, 기술 사양처럼 조직 고유의 지식이 필요한 질문엔 맥을 못 추죠.

RAG는 이 문제를 정면으로 해결합니다. AI가 말을 뱉기 전에, 문서나 DB 등 외부 지식 소스를 먼저 검색하고, 그 내용에 기반해 답변을 생성...