AI 기술중급
RAG (검색 증강 생성)
Retrieval-Augmented Generation · RAG · 검색 증강 생성
RAG는 AI 모델이 답변을 생성하기 전에 외부 지식 저장소에서 관련 정보를 검색하여 참조하는 기법이다. "아는 것으로 답하지 말고, 찾은 것으로 답해라"가 핵심 원리다.
- •Lewis et al.(2020, NeurIPS): Meta가 발표한 원논문에서 시작, 3,700+ 인용
- •시장 규모: 2025년 $18.5~23.3억 → 2030년 $98.6억(CAGR 38.4%). 엔터프라이즈 AI의 85%가 채택 전망
- •환각 40~71% 감소(Aventine, 2025). GPT-4 + 신뢰 소스에서 의료 분야 환각 0% 달성
- •RAG 쿼리당 $0.00008 vs 100만 토큰 전체 입력 $0.10 — 비용 1,250배 차이
- •3세대 진화: Naive RAG → Advanced RAG → Modular RAG. 2026년 Agentic RAG로 파이프라인→루프 전환