RAG, 들어는 봤는데… 내 서비스에는 어떻게 적용할까?

**RAG(Retrieval-Augmented Generation)**는 LLM이 학습하지 못한 최신 정보나 특정 도메인의 데이터를 외부에서 검색해 활용함으로써 환각(Hallucination) 현상을 방지하는 기술이다. 질문과 관련된 컨텍스트를 자동으로 찾아 LLM에 전달하여 범용 모델을 전문 모델처럼 동작하게 만든다.

RAG 시스템은 크게 세 가지 파이프라인으로 구성된다.

• 색인(Indexing): 문서를 검색 가능한 형태로 가공 및 저장
• 생성(Generation): 질문에 맞는 정보를 검색해 답변 생성
• 평가(Evaluation): 시스템의 정확도와 품질 측정 및 개선

교육 운영 시스템 구축 사례에서는 데이터베이스, Google 드라이브, Google 캘린더 등 분산된 정보를 통합하기 위해 RAG를 도입했다. 초기에는 **MCP(Model Context Protocol)**를 활용했으나, 환경 제약과 LLM 연동 불안정성 등의 문제로 인해 RAG 서버를 직접 구현하는 방식으로 전환을 시도했다.

성공적인 RAG 도입을 위한 전체적인 흐름은 필요성 평가, 요구사항 분석, 프레임워크 결정, 색인, 생성, 평가의 6단계로 구성된다.