RAG 도입 실패를 부르는 4가지 실수"문서는 넣었는데 왜 답을 못 할까?” (그리고 유레카RAG의 해법)

RAG 도입 실패를 부르는 4가지 흔한 실수 "문서는 넣었는데 왜 답을 못 할까?” RAG 도입 실패를 부르는 4가지 실수 (그리고 유레카RAG의 해법) 생성형 AI를 업무에 도입하려는 기업들이 늘고 있습니다.

특히, 내부 문서를 연결해 정확하고 신뢰도 높은 답변을 제공하는 ‘문서 기반 AI’에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 이때 핵심 기술로 주목받는 것이 바로 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 입니다.

하지만 기대와 달리, RAG 시스템을 도입한 기업들에서 자주 나오는 말이 있습니다. “문서는 다 넣었는데, 시스템이 제대로 답을 못 해요.”

“LLM은 괜찮은데, 우리 문서 붙인 RAG은 이상하게 흐릿하네요.” “문서를 바꿔도 바로 반영이 안 됩니다.”

이처럼 도입 직후 성능이 기대에 미치지 않는 경우, 그 원인은 단순한 모델 성능 문제가 아닙니다. 단순히 AI 모델의 문제가 아니라 문서를 나누고(청크), 변환하고(임베딩), 검색하고 정렬하는 전체 흐...