1. 검색의 패러다임 변화
1) 과거, 키워드 중심의 정보 탐색
한때는 키워드를 얼마나 잘 선택하느냐가 정보 탐색 능력을
가늠하는 척도였습니다. '인터넷 정보검색사'와 같은 자격증이
존재할 정도로, 키워드 하나로 광고와 중복 콘텐츠를 피해 신뢰도
높은 출처를 찾아내는 것이 중요했습니다.
2) 현재, 자연스럽고 즉각적인 응답 선호
하지만 이제 사용자들은 더 자연스럽고 빠른 정보 습득 방식을
원합니다. 단순히 키워드를 입력하는 대신, 질문하듯이 물어보고
원하는 내용을 바로 요약 받아보는 것에 익숙해지고 있습니다.
2. RAG 검색, 새로운 시대의 도래
1) RAG 검색이란?
RAG(Retrieval-) 검색은 대규모 언어 모델이 외부의
신뢰할 수 있는 기술 자료를 참조하여 응답을 생성하는
방식입니다. 이는 별도의 모델 재훈련 없이도 LLM의 기능을
확장하고, 결과의 연관성과 정확성을 높이는 효율적인 방법입니다.
2) RAG 기반 서비스의 성장
퍼플렉시티와 같은 RAG 기반 검색 서비스들이 기존 검색
엔진과는 차별화된 방식으로 빠르게 성장하고 있습니다. 사용자가
질문하면 AI가 관련 문서를 찾아 이해하고, 이를 요약하여
출처와 함께 제공하는 방식이 큰 호응을 얻고 있습니다.
3. RAG 검색, 미래를 바꾸다
1) 구글의 'AI 모드' 도입
구글은 이미 검색 결과에 AI 기반 요약 및 응답을 제공하는
'AI 모드'를 정식 출시했습니다. 이는 기존 키워드 검색에서
벗어나 RAG 스타일 검색 경험을 공식적으로 도입한 중요한
사례입니다.
2) 기업용 AI 검색 솔루션의 발전
최신 데이터 기반으로 환각을 줄이고, 멀티모달 이해 능력을 갖춘
Gemini 2. 5와 같은 기술은 기업용 AI 검색 솔루션의
발전을 가속화하고 있습니다. 이는 기업들이 AI 검색에 기대하는
핵심 요구사항을 충족시키고 있습니다.
1. 검색 방식의 패러다임 전환
1) 키워드 검색의 한계
과거에는 특정 키워드를 잘 선정하는 것이 정보 탐색 능력의
핵심이었다. "인터넷 정보검색사"와 같은 자격증이 존재할 정도로
키워드 중심으로 정보를 얻는 방식이 중요했다. 하지만 넘쳐나는
검색 결과 속에서 원하는 정보를 찾아내고, 광고와 중복 콘텐츠를
피해 신뢰도 높은 출처를 선별하는 것은 점점 더 어려워지고
있다.
2) 자연스러운 대화형 검색의 등장
현대 사용자들은 더 직관적이고 빠른 정보 검색을 원하며, 단순히
키워드를 입력하는 방식에서 벗어나 마치 대화하듯 질문하고 요약된
답변을 얻는 방식을 선호한다. 이러한 변화는 구글, 네이버 등
기존 검색 엔진의 사용량 감소 추세에서도 나타나며, 정확한
정보만을 요약하여 필요한 만큼 제공하는 검색 방식에 대한 니즈가
커지고 있음을 보여준다.
2. RAG 검색의 개념과 작동 방식
1) RAG란 무엇인가?
RAG는 Retrieval-의 약자로, 대규모 언어
모델(LLM)이 응답을 생성하기 전에 훈련 데이터 외부의 신뢰할
수 있는 기술 자료를 참조하도록 하는 검색 증강 생성
프로세스다. 이는 이미 강력한 LLM의 능력을 특정 도메인이나
조직 내부 자료로 확장하여 모델을 재훈련할 필요 없이 비용
효율적으로 결과를 개선하는 방식이다.
2) RAG 검색의 작동 원리
RAG 기반 검색은 사용자의 질문을 AI가 이해하고, 관련
문서를 찾아 정보를 습득한 후, 이를 바탕으로 자연스러운
문장으로 요약하여 제공한다. 이때, 정보의 출처까지 함께
제시하여 사용자가 결과의 신뢰성을 판단할 수 있도록 돕는다.
또한, 최신 데이터를 기반으로 검색하여 AI의
환각(Hallucination) 현상을 줄이는 데 기여한다.
3. RAG 기반 검색 서비스의 성장과 사례
1) RAG 검색 시장의 급성장
RAG 검색 시장은 기존 키워드 검색과는 확연히 다른 방식으로
빠르게 성장하고 있다. 퍼플렉시티()와 같은 RAG 기반
서비스들은 사용자가 원하는 내용을 자연스럽게 질문하면 AI가
관련 문서를 찾아 내용을 요약하고 출처를 제공하는 방식으로,
기존 검색 엔진의 빈자리를 채우며 주목받고 있다.
2) 구글의 'AI 모드' 도입
구글은 2025년 9월, 검색 결과에 AI 기반 요약 및 응답을
제공하는 'AI 모드'를 한국어를 포함한 다섯 개 언어로 정식
출시했다. 이는 기존 키워드 검색 방식에서 벗어나 RAG
스타일의 검색 경험을 공식적으로 도입한 사례로, Gemini
2. 5 기반의 멀티모달 이해 능력을 바탕으로 사용자의 질문
환경에 더욱 적합한 검색을 제공한다.
4. RAG 검색의 미래와 기업 적용
1) RAG 검색의 비교 우위
기존 키워드 검색 방식은 키워드 입력 시 관련 키워드를 포함한
결과가 나열되는 반면, RAG 기반 AI 검색은 질문 입력을
통해 연관된 의미의 정보까지 탐색하여 AI 요약 및 출처를
포함한 결과를 제공한다. 이로 인해 RAG 검색은 광고나
SEO의 영향에서 벗어나 실시간 문서 기반의 정확한 응답을
제공하며, 사용자 경험을 혁신하고 있다.
2) 기업용 AI 검색 솔루션으로서의 RAG
수천 건의 프로젝트 수행 경험을 바탕으로 분석된 기업들의 AI
검색 요구사항을 충족하기 위해 다이퀘스트는 Q-RAG와 같은
기업용 AI 검색 솔루션을 개발하고 있다. 이는 기업 내부에
축적된 방대한 데이터를 기반으로 정확하고 신뢰할 수 있는 정보를
제공하며, 기업들의 AI 검색 활용도를 높이는 데 기여할 것으로
기대된다.
1. 검색 패러다임의 전환: RAG 검색의 부상
1) 자연스러운 정보 탐색의 시대
단순 키워드 입력에서 벗어나, 일상 대화처럼 질문하고 요약된
답변을 얻는 RAG 검색이 대세가 되고 있습니다. 기존 검색
방식의 한계점을 극복하며 사용자들에게 더욱 빠르고 정확한 정보
접근 경험을 제공합니다.
2) AI 모드 도입과 RAG의 확산
구글의 'AI 모드' 정식 출시와 같은 움직임은 RAG 기반
검색이 인터넷 정보 검색의 미래임을 시사합니다. 이는 사용자의
정보 탐색 방식을 근본적으로 변화시키고 있습니다.
2. RAG 검색의 핵심과 차별성
1) 검색과 생성형 AI의 결합
RAG는 대규모 언어 모델이 외부 신뢰할 수 있는 자료를
참조하여 답변을 생성하는 방식으로, 모델 재훈련 없이도 정확성과
관련성을 높입니다. 검색과 생성형 AI의 시너지를 통해 더욱
지능적인 정보 탐색을 가능하게 합니다.
2) 신뢰성과 효율성 강화
실시간 최신 데이터를 기반으로 응답하며, 출처를 함께 제공하여
정보의 신뢰도를 높입니다. 이는 환각(Hallucination)
현상을 줄이고 필요한 정보만을 간결하게 얻을 수 있게 하여
사용자 경험을 극대화합니다.
3. RAG 검색 시대, 우리의 자세
1) 새로운 정보 탐색 능력 함양
키워드 중심의 정보 검색에서 벗어나, 명확하고 구체적인 질문을
통해 원하는 정보를 효과적으로 얻는 연습이 필요합니다. 라온픽과
같은 도구를 활용하여 질문의 질을 높이는 것도 좋은 방법입니다.
2) RAG 기반 서비스 적극 활용
퍼플렉시티, 국내 RAG 기반 서비스 등을 적극적으로 탐색하고
활용하여 최신 검색 트렌드를 경험해야 합니다. 기업 차원에서는
Q-RAG와 같은 솔루션을 통해 내부 정보 관리 및 활용
효율성을 높일 수 있습니다.
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