부제: 왜 지금까지의 챗봇은 우리 속을 터지게 했을까?

온라인 쇼핑몰에서, 은행 앱에서, 혹은 공공기관 웹사이트에서 챗봇과 대화하다 답답함을 느끼신 적 없으신가요? "재고 있나요?"라는 간단한 질문에 "죄송합니다, 이해하지 못했습니다"라고 답하거나, 분명 웹사이트 어딘가에 있는 정보인데도 "찾을 수 없습니다"라고 말하는 챗봇 때문에 결국 '상담원 연결' 버튼을 찾아 헤맨 경험, 다들 있으실 겁니다.

1. 챗봇의 두뇌, 사실은 '텅 비어' 있었다

우리는 챗봇이 당연히 그 웹사이트의 모든 정보를 알고 있을 것이라 기대합니다. 하지만 놀랍게도, 대부분의 기존 챗봇은 그렇지 않았습니다.

• '앵무새' 챗봇: 개발자가 미리 입력해 둔 몇 가지 질문과 답변(FAQ)만 반복해서 말하는 수준입니다. 조금만 다른 표현으로 물어보면 바로 길을 잃습니다.
• '눈치 없는' AI 챗봇:채팅GP'우리 회사의 최신 환불 정책' 같은 구체적이고 실시간 정보는 전혀 모릅니다. 그래서 아는 척 그럴듯한 거짓말(전문용어: 할루시네이션, 환각)을 만들어내기도 하죠.

결국, 우리가 챗봇에 실망했던 이유는 간단합니다. 챗봇의 두뇌가 우리가 방문한 바로 그 웹사이트와 연결되어 있지 않았기 때문입니다. 웹사이트라는 거대한 도서관 입구에 서서, 도서관 안에는 들어가 보지도 않고 아는 척 안내하는 직원과 같았던 셈이죠.

2. "챗봇, 이제부터 이 웹사이트를 전부 읽고 답해!"

그런데 만약, 챗봇에게 이런 능력이 생긴다면 어떨까요?
사용자가 질문하는 바로 그 순간, 챗봇이 웹사이트 전체를 빛의 속도로 '정독'하고, 가장 정확한 정보가 담긴 페이지를 찾아내 그 내용을 바탕으로 답변하는 능력 말입니다.

이것이 바로 RAG(검색 증강 생성) 기술이 가져온 혁신입니다. RAG는 챗봇의 두뇌와 웹사이트의 데이터를 실시간으로 연결하는 '다리' 역할을 합니다. 더 이상 챗봇은 텅 빈 머리로 앵무새처럼 말하거나, 눈치 없이 거짓말을 하지 않습니다. 우리 웹사이트의 모든 것을 아는 '진짜 전문가'가 되는 것이죠.

다음 편 예고: 그렇다면 RAG 기술은 정확히 어떤 원리로 챗봇을 '만능 전문가'로 변신시키는 걸까요? 2부에서는 딱딱한 기술 용어 없이, '오픈북 시험'이라는 재미있는 비유를 통해 RAG의 작동 원리와 그 놀라운 가능성을 알기 쉽게 설명해 드립니다.