안녕하세요! 오늘은 RAG 시스템의 진화 중에서도 가장 시각적이고 혁신적인 **멀티모달 RAG(Multimodal RAG)**에 대해 알아보겠습니다.

회사의 매뉴얼이나 보고서를 떠올려 보세요. 글자로만 되어 있나요? 아닙니다. 중요한 정보는 대개 복잡한 그래프, 설계도, 표, 그리고 사진 속에 들어 있습니다. 기존의 텍스트 기반 RAG가 "그림은 건너뛰고 글자만 읽는 반쪽짜리 비서"였다면, 멀티모달 RAG는 **"눈을 가진 완벽한 전문가"**입니다.

1. 멀티모달 RAG란 무엇인가?

멀티모달(Multimodal)은 말 그대로 여러 가지 형태(Mode)의 데이터를 동시에 처리한다는 뜻입니다.

• 기존 RAG: PDF에서 텍스트만 추출 --> 벡터화 ---> 검색.
• 멀티모달 RAG: PDF 안의 이미지, 차트, 비디오까지 분석 ---> 텍스트와 함께 벡터화 --->검색 및 답변.

2. 핵심 기술: 어떻게 시각 정보를 숫자로 바꿀까?

멀티모달 RAG의 핵심은 **"그림과 글자를 같은 공간에 배치하는 것"**입니다.

• 멀티모달 임베딩 (Multimodal Embedding): 구글의 최신 임베딩 모델은 "강아지"라는 글자와 "강아지 사진"을 숫자상으로 매우 가까운 위치에 저장합니다. 덕분에 텍스트로 질문해도 관련 이미지를 찾아낼 수 있고, 반대로 이미지를 보여주며 질문해도 관련 텍스트를 찾아낼 수 있습니다.
• Gemini 1.5 Pro의 위력: Gemini 1.5 Pro는 처음부터 멀티모달로 설계되었습니다. 긴 보고서에 담긴 수십 개의 그래프를 한꺼번에 보고 "이 그래프들을 종합했을 때 작년 대비 수익률 추이가 어때?"라는 질문에 정확히 답할 수 있는 이유입니다.

3. 왜 사내 시스템에 '멀티모달 RAG'가 필수일까?

관공서나 기업에 시스템을 제안할 때, 이 기술은 결정적인 차별화 포인트가 됩니다.

1. 금융/법률 보고서 분석: 복잡한 수치 표와 추세 그래프가 포함된 보고서에서 정확한 통찰을 뽑아냅니다.
2. 기술 매뉴얼: "설계도 그림 3번의 A 부품을 어떻게 조립해?" 같은 시각 중심적 질문에 답할 수 있습니다.
3. 현장 사진 기반 Q&A: 공사 현장이나 부품 사진을 찍어 올리면, AI가 관련 규정이나 수리 매뉴얼을 찾아 답변해 줍니다.

💡 블로그 독자를 위한 요약

"미래의 AI 비서는 읽기만 하는 것이 아니라 볼 줄 알아야 합니다. 멀티모달 RAG는 기업 내 잠들어 있는 이미지와 도표 데이터를 깨워 AI의 지능을 한 단계 더 높여주는 핵심 기술입니다."

다음 예고: 마지막 심화 학습 주제는 기업 도입의 최대 관문, **"데이터 거버넌스 및 보안"**입니다. 아무리 똑똑한 AI라도 사내 기밀이 유출된다면 아무도 쓰지 않겠죠? 구글 클라우드가 어떻게 철통 보안을 유지하는지 정리해 드리겠습니다.