RAG 2.0은 기존 AI 검색 방식과 어떻게 다를까요?
RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색 기반 생성)은 GPT와 같은 생성형 모델에 외부 지식을 실시간으로 연동하여 더 정확한 응답을 생성하는 방식입니다. 새롭게 소개된 RAG 2.0은 기존 구조에서 한 단계 진화하여, 장기 기억 기능과 향상된 지식 구조화를 통해 AI의 활용도를 획기적으로 높였습니다. 이 글에서는 RAG 2.0의 구조적 특징, 핵심 기술, 실제 응용 사례를 심도 있게 다뤄보겠습니다.
RAG 1.0과 2.0의 구조적 차이점
RAG 1.0은 단순히 질문에 대한 외부 문서를 검색하고, 그것을 생성 모델에 투입하는 방식이었습니다.
하지만 RAG 2.0은 여기에 "장기 기억 저장소"를 추가하여, 한 번 학습한 지식을
다시 활용할 수 있게 했습니다. 이는 사람이 책을 읽고 오랜 시간 기억을
유지하는 것과 비슷하며, 모델의 추론 능력을 획기적으로 향상시킵니다.
장기 기억(LTM) 모듈 도입의 의미
RAG 2.0에서 가장 핵심적인 변화는 장기 기억 모듈입니다.
질문마다 검색된 문서에만 의존하는 것이 아니라,
중요한 정보는 전용 기억 저장소에 장기적으로 저장하여 다시 사용할 수 있게 됩니다.
이러한 구조는 시간이 지남에 따라 가치 있는 데이터를 축적하면서
지식의 품질과 응답 일관성을 모두 높이는 데 기여합니다.
강화된 검색기(retriever)의 역할
이전의 검색기는 주로 키워드 기반 검색에 의존했지만,
RAG 2.0의 검색기는 맥락 이해 기반의 선택적 검색이 가능합니다.
이전 대화나 주제 흐름을 이해하여 어떤 문서가
중요하고 덜 중요한지를 스스로 판단할 수 있습니다.
그 결과, 불필요한 정보는 줄이고 정확도는 향상되는 방향으로 설계되었습니다.
지식 구조화 방식: 조각(Chunk)에서 메모리로
기존에는 문서를 조각 단위로 나누어 임시로 사용했지만,
이제는 문서 간의 연관성과 의미 흐름을 고려해
개념 단위로 장기 기억에 저장됩니다.
다음 표는 구조화 방식의 차이를 요약한 것입니다.
| 구조 단계 | RAG 1.0 방식 | RAG 2.0 방식 |
| 저장 단위 | 문서 조각 | 개념 기반 기억 |
| 연결 방식 | 독립적인 연결 | 의미 흐름 기반 연결 |
RAG 2.0의 실제 작동 방식
RAG 2.0은 크게 세 단계로 작동합니다.
첫째, 질의가 들어오면 검색기가 장기 기억(LTM)과 외부 소스를 동시에 검색합니다.
둘째, 두 검색 결과를 통합하고 우선순위를 설정합니다.
셋째, 선택된 정보를 기반으로 생성 모델이 응답을 생성합니다.
이 과정에서 "기억 강화" 알고리즘이 작동하여,
중요한 새로운 정보는 자동으로 장기 기억에 추가됩니다.
장기 기억이 가져오는 실질적 변화
장기 기억 기능 덕분에 AI는 이전 대화의 맥락이나
사용자 선호 정보를 기억하여 맞춤형 응답을 제공할 수 있습니다.
예를 들어, 특정 상품에 대해 반복적으로 질문한 사용자에게
유사한 제품을 나중에 추천할 수 있게 됩니다.
이러한 기능은 개인화된 서비스 구현의 핵심 기술이 됩니다.
실제 활용 분야에서의 기대 효과
교육, 헬스케어, 법률 분야와 같이 반복적인 지식 검색과
맥락 축적이 필수적인 영역에서 RAG 2.0은 매우 적합합니다.
상담형 AI, 지식 DB 구축, 자동 문서 분석 등에서
뛰어난 성과가 기대됩니다.
| 활용 분야 | 기대 효과 |
| 교육 | 맞춤형 학습 가이드 제공 |
| 헬스케어 | 환자 병력 기억 기반 응대 |
| 법률 | 판례 기반 자동 분석 |
미래를 위한 초석으로서 RAG 2.0의 의의
RAG 2.0은 단순한 업그레이드를 넘어,
AI가 "기억을 바탕으로 사고하는" 방향으로 나아가는 중대한 진전입니다.
향후 등장할 RAG 3.0 등은 더 정교한 기억 체계와
메타인지적 판단 기능을 탑재할 것으로 기대됩니다.
이는 인간처럼 맥락을 이해하고 기억을 활용하는
AI 시대의 본격적인 시작이라 할 수 있습니다.