AI RAG 아키텍처: 포괄적인 정의와 실제 사례

대규모 언어 모델(LLM)은 매우 유능하지만, 기업 환경에서 자체적으로는 신뢰할 수 없습니다. 언어 모델은 환각을 일으키는 경향이 있으며, 새로운 정보나 독점적인 정보 입력을 받지 못할 뿐만 아니라 거버넌스, 추적성, 지출 관리와 같은 영역에서도 비효율적입니다. 검색 증강 생성(RAG)은 모델 응답을 외부 지식 소스에 연결하는 효과적인 접근 방식으로 부상했습니다. 다양한 팀에서 RAG를 단일 구현 패턴으로 간주하는 경향이 있습니다. 제가 빠르게 발견한 것은 RAG가 하나의 아키텍처가 아니라 여러 개라는 것입니다. 실제로, 간단한 "검색 지원" 시나리오에 적합한 시스템은 다단계 추론, 도구 실행 또는 여러 데이터 소스가 관련된 시나리오에는 충분하지 않습니다. 프로덕션 환경에서 실행하기 어려운, 취약하거나 과도하게 설계된 시스템을 피하기 위해서는 서로 다른 RAG 아키텍처를 다르게 취급하는 것이 중요합니다.