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생성형 AI(Generative AI)의 한계를 극복하기 위해 RAG(검색 증강 생성) 기술이 왜 필요하며, 특히 Google의 검색 기술을 활용하는 것이 왜 강력한지에 대해 설명하는 시리즈의 첫 번째 파트입니다.

1. 문제 제기: 생성형 AI는 왜 RAG가 필요한가?

생성형 AI 모델(LLM)은 매우 강력하지만, 다음과 같은 본질적인 한계를 가지고 있습니다.

① 환각 (Hallucination): AI가 사실이 아닌 내용을 그럴듯하게 지어내는 현상입니다.

② 오래된 정보 (Outdated Knowledge): AI 모델은 특정 시점까지의 데이터로만 학습되어, 최신 정보를 알지 못합니다.

③ 신뢰성 부족 (Lack of Trust): AI가 제시한 답변의 근거가 무엇인지 알 수 없어 신뢰하기 어렵습니다.

이러한 문제를 해결하기 위한 가장 효과적인 방법이 바로 RAG입니다.

2. RAG란 무엇인가? (핵심 원리)

RAG는 AI가 답변을 생성할 때, 자신의 내부 지식에만 의존하는 것이 아니라 외부의 신뢰할 수 있는 데이터 소스를 실시간으로 참조하게 만드는 기술입니다.

작동 방식은 다음과 같습니다.

① 검색 (Retrieval): 사용자의 질문이 들어오면, 먼저 관련된 정보를 사전에 구축된 데이터베이스(DB)에서 검색하여 찾아냅니다.

② 증강 (Augmentation): 찾아낸 **정확한 정보(Context)**를 사용자의 원래 질문과 함께 AI 모델에게 전달합니다.

③ 생성 (Generation): AI 모델은 방금 전달받은 '참고 자료'에 근거하여 답변을 생성합니다.

이를 통해 AI의 답변을 특정 사실에 '접지(Grounding)'시켜 환각을 줄이고 신뢰도를 높일 수 있습니다.

3. 왜 'Google 검색 기술' 기반의 RAG가 특별한가?

RAG의 성능은 1단계인 '검색'의 품질에 의해 크게 좌우됩니다. 아무리 좋은 AI 모델이라도, 엉뚱한 정보를 참고하면 잘못된 답변을 내놓기 때문입니다.

이 글은 바로 이 지점에서 Google의 강점을 강조합니다. Google은 수십 년간 세계 최고의 검색 엔진을 운영하며 쌓아온 독보적인 검색 기술을 보유하고 있습니다. 이 기술을 RAG에 적용하면 다음과 같은 장점이 있습니다.

① 높은 검색 품질: 사용자의 질문 의도를 정확하게 파악하여 가장 관련성 높은 정보를 찾아내는 능력이 뛰어납니다.

② 다양한 데이터 처리: 텍스트뿐만 아니라 이미지, 표 등 비정형 데이터를 이해하고 검색할 수 있습니다.

③ 확장성 및 관리 용이성: 대규모 데이터를 안정적으로 처리하고 시스템을 쉽게 운영할 수 있도록 Google Cloud의 Vertex AI Search라는 완전 관리형 서비스를 제공합니다.

4. Vertex AI Search를 활용한 RAG 구축

이 블로그에서는 복잡한 RAG 파이프라인(데이터 수집, 처리, 벡터화, 검색 등)을 직접 구축할 필요 없이, Vertex AI Search를 사용하면 몇 번의 클릭만으로 고품질 RAG 애플리케이션을 만들 수 있다고 설명합니다.

사용자는 자신의 데이터를 Vertex AI Search에 연결하기만 하면, Google의 검색 기술과 생성형 AI(Gemini) 모델이 결합된 강력한 RAG 시스템의 혜택을 누릴 수 있습니다.

결론 및 핵심 요약

① 문제: 생성형 AI는 환각, 오래된 정보, 신뢰성 부족이라는 명확한 한계가 있다.

② 해결책: RAG는 외부 데이터를 실시간으로 참조하여 AI 답변의 신뢰도를 높이는 핵심 기술이다.

③ Google의 접근법: RAG의 성공은 '검색'의 품질에 달려있으며, Google은 자사의 세계적인 검색 기술을 Vertex AI Search를 통해 제공하여 누구나 쉽고 강력한 RAG 시스템을 구축할 수 있도록 돕는다.