RAG Orchestration & Grounding, 왜 중요할까요? 안녕하세요! 오늘은 인공지능 분야에서 요즘 가장 뜨거운 화두 중 하나인 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 개념을 조금 더 쉽고 부드럽게 풀어보고자 합니다. RAG는 간단히 말해, 외부 지식(문서, 데이터베이스 등)을 ‘검색(Retrieval)’해 와서 LLM(Large Language Model)의 답변 생성(Generation)에 반영하는 방식인데요. 이렇게 하면, 모델이 맥락이나 사실 관계를 더 정확하게 반영할 수 있어요. 그런데 RAG를 더 효과적으로 활용하려면, Orchestration(오케스트레이션)과 Grounding(그라운딩)이라는 두 개념을 반드시 짚고 넘어가야 합니다. 둘 다 RAG 시스템을 구축하고 운영하는 데 필수적인 요소이지만, 초점과 역할이 조금 달라요. 오늘은 이 둘이 무엇이고, 왜 중요한지를 이야기해 보겠습니다. RAG Orchestration: RAG 시스템의 ‘지휘자’ 먼저 RAG Orchestration부터 살펴볼게요. 말 그대로 **‘오케스트라를 지휘하는 것’**을 떠올리시면 좋습니다. 오케스트라에는 다양한 악기와 연주자가 있잖아요? 이들을 조화롭게 연주하게 만들어야 아름다운 음악을 들을 수 있죠. RAG도 마찬가지로, 검색 단계, 프롬프트 엔지니어링, LLM 호출, 결과물 후처리 등 여러 단계를 효율적으로 관리해야 원하는 답변을 얻어낼 수 있습니다. 1) 어떤 검색 전략을 쓸 것인가? 키워드 검색을 쓸지, 의미론적 검색(벡터 검색)을 쓸지, 혹은 둘을 혼합할지 정하는 과정입니다. 예를 들어, 간단한 사실확인에는 키워드 검색이 효율적일 수 있지만, 맥락이 복잡한 질문에는 의미론적 검색이 더 유리하겠죠. 2) 검색 결과, 어떻게 처리할까? 검색해 온 문서들이 모두 유의미한 것은 아닐 겁니다. 관련성이 낮은 문서는 제거하고, 핵심 내용만 추려서 요약하거나, 여러 문서에서 중요한 정보를 통합하는 등 **결과물을 ‘가공’**해줘야 합니다. 3) 프롬프트 엔지니어링: LLM에 정보를 ‘어떻게’ 넣을까? 검색된 정보를 LLM에 건네줄 때, 어떤 형식으로 전달할지 결정하는 과정입니다. 예를 들면 “이 문서를 참고해서, 질문에 답변해 줘”처럼 간단히 할 수도 있고, “이런 질문이 있으니, 이 문서들의 내용 중 핵심만 추려서 구체적으로 답해줘”처럼 구체적으로 지시할 수도 있죠. 4) LLM 호출 및 후처리 어떤 LLM을 쓸지, 생성 파라미터(예: temperature, top-k 등)를 어떻게 설정할지도 중요한 결정사항입니다. 답변이 생성된 뒤에는 검토, 요약, 재구성, 품질평가 등 추가 작업을 수행하여 최종 결과를 만들어냅니다. 이 모든 과정을 **‘조율’**하고, 상황에 따라 최적의 방법을 적용하는 것이 RAG Orchestration입니다. 부엌에서 요리할 때 재료 준비 → 손질 → 조리 단계를 체계적으로 관리하는 셰프의 모습과도 비슷하다고 볼 수 있어요. RAG Grounding: ‘사실에 기반한’ 답변을 책임지는 방법 이번엔 RAG Grounding에 대해 알아볼게요. Grounding은 말 그대로 ‘답변이 실제로 뿌리를 내리고 있는가’를 확인하고, 그 근거를 명확히 제시하는 것을 뜻합니다. LLM이 아무리 똑똑해 보여도, 때로는 환각(hallucination)처럼 존재하지 않는 정보를 만들어내기도 하죠. 이럴 때 Grounding이 큰 역할을 합니다.
