실전 RAG 구축: 데이터 청킹부터 임베딩까지 핵심 워크플로우

요약

현재 AI 분야에서 가장 가치 있는 기술로 꼽히는 RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 AI 모델에 기업 내부 데이터를 직접 연결하여 정확한 답변을 도출하도록 돕는다. RAG의 작동 과정은 문서를 의미 단위로 쪼개는 청킹(chunking), 텍스트를 벡터화하는 임베딩(embedding), 그리고 벡터 데이터베이스에 저장하는 단계로 이루어진다. 사용자의 질문이 들어오면 동일한 임베딩 과정을 거쳐 가장 관련성 높은 데이터 청크를 찾아내고, 이를 모델에 문맥 정보로 제공하여 답변을 생성한다. 실제로 Glean(72억 달러), Harvey(110억 달러), Sierra(160억 달러)와 같은 기업들은 직접 모델을 학습시키지 않고, 이처럼 데이터를 효율적으로 검색하는 'Retrieval Layer'를 구축하여 높은 기업 가치를 인정받았다. 이처럼 RAG는 단순한 부가 기술을 넘어 기업 서비스의 핵심 경쟁력이 되는 구조로 자리 잡고 있다.

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