[초등학생도 이해하는] RAG

안녕하세요, 코딩오페라 입니다. 이번시간에는, 최근 핫한 주제인 'RAG(Retrieval-Augmented Generation)'에 대해 설명드리고자 합니다. 초등학생도 이해하기 쉽게 설명드렸으니, 꼭 끝까지 읽어주세요 😀

RAG란 무엇인가?

1. RAG의 이슈화: 최근 왜 주목받고 있을까?

RAG는 최근 들어 AI의 신뢰성과 정확성을 개선하기 위한 핵심 기술로 부상하고 있습니다. 특히, LLM(대형 언어 모델)의 환각(hallucination) 문제—즉, 그럴듯하지만 사실이 아닌 정보를 생성하는 현상—를 완화할 수 있는 현실적 대안으로 각광받고 있죠.

• 예를 들어, NVIDIA의 젠슨 황 CEO는 GTC 행사에서 “환각 문제는 RAG를 통해 ‘매우 해결 가능하다’”라고 말하며, RAG를 “단순한 챗봇이 아니라 연구 조수처럼 행동하는 방법”으로 설명했습니다.
• 또, Wired에서는 RAG가 AI가 ‘직접 만들어내는 것이 아니라’, 사용자 입력에 맞춰 외부 데이터베이스에서 정보를 “끌어와 답변을 뒷받침”한다고 강조했습니다.

결국, 지금 이 시점에서 RAG가 각광받는 이유는 바로 AI의 응답을 더 정확하고 신뢰성 있게 만들면서, 동시에 리트레이닝 없이도 최신 정보 반영이 가능하다는 점이에요.

2. RAG의 정의

RAG는 “검색해서 가져온 정보를 이용해 AI가 더 똑똑하고 믿을 수 있게 대답하도록 돕는 방법”이에요.

• 네가 숙제 질문을 챗GPT에게 했는데, 챗봇이 “모르지만 적당한 답을 만들어냈다”면 그게 환각이에요.
• 그런데 RAG는 AI가 “먼저 도서관(데이터베이스)에 가서 정확한 내용을 찾아오고, 그 정보를 바탕으로 대답하는” 방식이에요.
• 그러니까, AI가 “방 안에 있는 것만 보고 대답하는 게 아니라”, 최신 책이나 정보를 검색해서 가져와서 대답한다고 이해하면 돼요.

3. RAG가 동작하는 원리

[RAG 동작 원리]

RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 이름 그대로 **검색(Retrieval) + 생성(Generation)**을 합친 구조예요. 핵심은 LLM이 단순히 ‘머릿속에 기억된 것만’으로 대답하는 게 아니라, 외부 데이터베이스(DB)에서 필요한 정보를 검색해 와서 활용한다는 점입니다.

기본 구조

1. 사용자 질문 입력
   사용자가 “최근 삼성전자의 반도체 시장 전망은?” 같은 질문을 한다고 가정해봅시다.
2. 질문을 벡터화 (Embedding)
   질문 문장을 **벡터(숫자 집합)**로 변환해, 의미를 수학적으로 표현합니다.
3. DB(벡터 데이터베이스) 검색
   변환된 질문 벡터를 **벡터 데이터베이스(Vector DB)**에 넣어 “가장 비슷한 문서”들을 검색합니다.
   • 키워드 매칭이 아니라, 의미적 유사도를 계산해 관련성이 높은 문서를 찾아내죠.
   • 많이 쓰이는 DB 예시: Pinecone, Weaviate, Milvus, FAISS.
4. 검색된 문서 + 원래 질문 → LLM 전달
   검색된 문서(예: 최신 기사, 논문 일부)를 원래 질문과 함께 LLM에 넣습니다.
5. LLM이 답변 생성 (Generation)
   LLM은 검색 문서를 참고해 요약·해석한 뒤 자연스러운 언어로 답변을 만듭니다.
   • 예: “삼성전자는 최근 반도체 수요 회복 기대감 속에 …”

단순화된 흐름

사용자 질문 → [Embedding 변환] → [Vector DB 검색] → 관련 문서 반환
       ↓                                               ↑
      [질문 + 검색 문서] ------------------------------→ LLM → 답변 생성

 

핵심 포인트

• LLM 단독 사용 → 훈련 데이터에 한정, 환각 발생 가능
• RAG 사용 → 외부 DB 참조로 최신/정확한 답변 제공

즉, RAG는 **“AI가 도서관을 다녀와서 답하는 과정”**이라고 보면 됩니다.

4. RAG가 왜 필요한가?

1. 정확성과 신뢰성 향상
2. 잘못된 정보 생성을 줄이고, 사용자 신뢰를 높임.
3. 리트레이닝 없이 최신 정보 활용
4. 모델 재학습 없이도 최신 데이터 반영 가능.
5. 투명성과 검증 가능성
6. 참조한 자료의 출처를 함께 제공할 수 있음.
7. 도메인 특화 활용
8. 의학, 법률, 금융 등 최신성과 정확성이 중요한 분야에서 강력한 장점 발휘.

5. RAG의 종류 (Graph RAG 등)

• 일반 RAG (Vector-based RAG) : 벡터 DB에서 유사한 문서를 검색해 사용하는 가장 기본적인 방식.
• Graph RAG (Knowledge Graph 기반) : 문서 속 개체와 관계를 그래프 형태로 구조화해, 복잡한 연결 정보를 더 잘 이해.
• Dynamic RAG & Parametric RAG : 답변 생성 중 실시간으로 검색을 반복하거나, 파라미터 수준에서 검색 결과를 통합하는 새로운 방식.
• Multimodal RAG : 텍스트뿐 아니라 이미지, 그래프 등 다양한 데이터를 함께 검색해 활용.

6. 예시: 일상생활에서 어떻게 활용될까?

• 학교 숙제 도우미 : 최신 교과서/백과사전 검색 후 답변.
• 회사 내부 문서 검색 : 회의록·보고서에서 바로 답 찾아줌.
• 의료 상담 : 최신 의학 논문 기반 정보 제공.
• 법률 상담 : 실제 판례나 법령 전문을 검색 후 요약 제공.

정리

항목 핵심 내용 요약

이슈화	환각 문제 해결, 최신 정보 반영, 실질적 대안으로 부상
정의 (초보자)	“검색해서 가져온 정보로 AI가 더 정확하게 대답”
동작 원리	질문 → 벡터 변환 → DB 검색 → LLM + 문서 → 답변
필요성	정확성↑, 비용↓, 신뢰성 및 투명성 확보, 도메인 적용 가능
종류	Vector RAG, Graph RAG, Dynamic/Parametric RAG, Multimodal RAG 등
일상 예시	숙제, 회사 문서, 의료/법률 상담 등 다양한 분야에서 활용 가능

 
오늘 RAG에 대한 기본 개념에 대해 알아보았는데요, 이해가 잘 되셨나요? 다음 시간에는 RAG의 deep한 내용 및 실습을 해보는 시간을 갖겠습니다!

궁금한 사항이 있으시면, 언제든 댓글 남겨주세요!
그럼 다음에 만나요! 안녕 😀

Reference

https://medium.com/@krtarunsingh/introduction-to-retrieval-augmented-generation-rag-and-its-transformative-role-in-ai-c07e35da7f01