RAG란 무엇이고 왜 중요할까요?

AI 기술이 빠르게 발전하면서 LLM이 단독으로 해결하기 어려운 문제를 보완하기 위해 만들어진 RAG 기술이 점점 주목받고 있어요. 

💡 RAG란?
RAG는 Retrieval-Augmented Generation의 약자로, 검색(Retrieval)과 생성(Generation) 기술을 결합한 AI 시스템을 의미해요.

오늘은 RAG의 뜻과 작동 원리, 그리고 이를 마케팅과 비즈니스에 어떻게 활용할 수 있는지 알아 보도록 할게요.

RAG의 구성 요소와 작동 방식

RAG는 LLM이 단독으로 해결하기 어려운 문제를 보완하기 위해 만들어졌어요. 기억 기반의 LLM은 학습한 데이터를 바탕으로 텍스트를 생성하지만, 최신 정보나 구체적인 사실을 제공하는 데는 한계가 있죠. RAG는 필요한 정보를 외부 데이터베이스에서 검색한 후, 이를 기반으로 텍스트를 생성해 정확성과 최신성을 높이는 기술이에요.

RAG의 주요 구성 요소

• 검색 모듈(Retrieval Module)
  외부 데이터 소스(예: 데이터베이스, 문서, 웹페이지)에서 사용자 질문과 관련된 정보를 검색해요.
• 생성 모듈(Generation Module)
  검색 결과를 바탕으로 자연스럽고 유용한 텍스트를 생성하는 역할을 해요.

RAG의 작동 원리

RAG는 다음 두 단계로 작동해요

1. 사용자의 질문에 대해 관련성 높은 데이터를 검색해 가져와요.
2. 검색한 데이터를 언어 모델이 분석하고, 이를 기반으로 응답을 생성해요.

예를 들어, "2025년 디지털 마케팅 트렌드는?"이라는 질문에 대해 RAG는 스스로 웹 검색을 하여  내용을 요약해 사용자에게 전달하죠.

RAG, 마케팅과 비즈니스에 어떻게 활용할 수 있을까요?

RAG 기능을 통해 사용자는 원하는 정보에 대한 검색과 정리를 AI에게 자동으로 맡길 수 있게 되었어요. 그렇다면 마케터는 이 기능을 어떻게 활용할 수 있을까요? 

1. 최신 정보 기반 콘텐츠 제작

LLM은 학습 데이터에 의존하지만, RAG는 외부 데이터를 검색해 최신 정보를 제공해요. 이를 통해 시장 조사, 업계 보고서 요약, 트렌드 분석과 같은 작업이 훨씬 정확하고 효율적이죠.

2. 고객 지원과 FAQ 관리

RAG 기반의 AI 챗봇은 고객 질문에 대해 실시간으로 데이터를 검색해 가장 적합한 답변을 제공할 수 있어요. 이는 단순한 자동 응답을 넘어, 복잡한 질문에도 신뢰할 수 있는 답변을 가능하게 해요.

3. 마케팅 캠페인 최적화

캠페인을 설계할 때 최신 트렌드와 데이터를 기반으로 전략을 세울 수 있어요. 예를 들어, "올해 가장 인기 있는 마케팅 플랫폼"에 대한 정보를 검색하고 이를 바탕으로 캠페인을 최적화할 수 있죠.

RAG를 활용해 마케팅 성공을 그려보세요.

RAG를 통해 기존 LLM 기술의 한계가 극복되고 많은 시간과 노력이 필요했던 일들이 점점 자동화 되고 있어요. 마케팅 영역에서도 데이터 기반의 정확한 의사결정을 내릴 수 있도록 RAG가 마케터의 업무를 도와주고 있죠.

마케팅 솔루션에서도 RAG를 활용한 AI 모델을 통해 마케팅 성공을 돕고 있어요. 에어브릿지, 앰플리튜드, 브레이즈가 어떤 방식으로 RAG 기술을 활용하고 있는지 궁금하시다면 지금 바로 아래 버튼을 통해 확인해 보세요. 👇