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◼ 게스트 : 권수용 실장 / 아이크래프트
◼ 진행자 : 고우성 PD / 토크아이티 (wsko@talkit.tv, https://talkit.tv/)
영상 목차
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✔ RAG 만능주의의 함정
✔ 토큰 한계와 정보 왜곡
✔ PoC와 실제 서비스의 격차
✔ 코딩 툴 기업 사례
✔ 데이터 구조화 전략
<잇(IT)터뷰 – 핵심 내용 파악하기>
‘잇(IT)터뷰 – 핵심 내용 파악하기’는 영상의 핵심 내용을 정리한 글입니다.
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이번 잇(IT)터뷰는 RAG(Retrieval-Augmented Generation)의 한계와 실무 도입 시 마주치는 실질적 문제들을 다룹니다. 많은 기업이 RAG를 AI 환각 문제의 만능 해결책으로 여기지만, 실제로는 데이터 품질, 구조, 아키텍처 계획이 선행되지 않으면 실패할 수밖에 없습니다.
토큰 제한, 청킹 과정의 정보 왜곡, 시스템 프롬프트 손실 등 RAG의 기술적 한계를 설명하고, 소규모 PoC에서 작동하던 방식이 대규모 실제 서비스에서 왜 실패하는지를 실제 사례를 통해 분석합니다. 성공적인 RAG 구현을 위한 데이터 구조화 전략을 제시합니다.
1. RAG 만능주의의 위험한 착각
“우리도 RAG 합니다”라는 말이 유행처럼 번지고 있다. 하지만 권수용 이사는 “RAG가 모든 것을 해결한다고 시작하면 뒤통수 맞을 확률이 너무 높다”고 경고한다.
1) 흔한 오해
– RAG만 적용하면 AI 환각 문제가 해결된다
– 모든 기업 데이터를 RAG로 처리할 수 있다
– RAG는 즉시 적용 가능한 간단한 솔루션이다
2) 현실
RAG는 특정 조건에서만 효과적이며, 데이터 품질과 구조에 절대적으로 의존한다. “어떤 솔루션을 쓰느냐가 아니라 데이터 관리 시스템과 업무 워크플로우를 어떻게 재정비하느냐가 핵심”이다.
2. 토큰 한계와 정보 왜곡 문제
RAG 실패의 첫 번째 기술적 원인은 LLM의 토큰 제한이다. 모든 기업 데이터를 한 번에 모델에 입력할 수 없다.
1) 청킹의 딜레마
데이터를 컨텍스트 윈도우에 맞추려면 청킹하거나 요약해야 한다. 이 과정에서 정보 왜곡이 발생한다.
권수용 이사가 제시한 생생한 예: “아버지가 방에 들어간다”가 요약 과정에서 “아버지가 가방에 들어간다”로 변형되는 현상. 한국어 특성상 미묘한 차이가 완전히 다른 의미를 만든다.
2) 시스템 프롬프트 손실
너무 많은 RAG 데이터를 주입하면 AI의 핵심 행동 지침인 시스템 프롬프트가 “증발”하거나 덮어씌워진다. AI가 원래 의도와 다르게 작동하는 원인이 된다.
3. PoC 성공과 실제 서비스 실패의 격차
소규모 PoC(Proof of Concept)에서 완벽히 작동하던 RAG가 실제 서비스에서 실패하는 현상이 빈번하다.
1) PoC의 함정
개발자들은 소량의 데이터로 “해킹”하여 좋은 결과를 만들어낸다. 하지만 이 방법은 대규모 실제 데이터에는 통하지 않는다.
2) 확장성 문제
– 10개 문서로 작동하던 방식이 10,000개 문서에서는 무너진다
– 정적 데이터로 테스트했지만 실시간 변하는 데이터를 처리 못 한다
– 단순한 쿼리는 잘 작동하지만 복잡한 비즈니스 로직은 실패한다
3) 비즈니스 로직 변화
실제 업무는 끊임없이 변한다. 데이터 구조가 자주 바뀌면 RAG 파이프라인 전체가 무너진다. “단순한 소프트웨어 패치가 아니라 전체 워크플로우 재설계(Re-architecting)가 필요”하다.
4. 코딩 툴 기업의 실패 사례
1) 고객 상황
바이브 코딩 툴 기업이 1만 개 이상의 코딩 규칙(API 관련만 1,200개)을 RAG로 처리하여 규칙 기반 코드 생성을 시도했다.
2) 발생한 문제
AI가 회사의 특수한 RAG 데이터보다 사전 학습된 지식(GitHub 등 대규모 데이터셋)을 우선시하여 잘못된 코드를 생성했다.
3) 실패 원인
복잡한 기업 규칙이 AI의 방대한 사전 지식과 충돌하면서 RAG 데이터가 무시되었다. 벡터 검색의 “적중률”이 낮아 올바른 컨텍스트가 제공되지 않았다.
4) 해결 접근법
원시 JSON 데이터를 그대로 벡터화하는 대신, 키-밸류 쌍을 문장 형식으로 변환한 후 벡터화했다. “서울의 날씨는 맑음이며 기온은 25도입니다”처럼 자연어 문장으로 만들면 적중률과 성능이 크게 향상된다.
5. 성공적인 RAG를 위한 데이터 전략
RAG 성공의 핵심은 RAG 기술 자체가 아니라 데이터 준비와 구조화다.
1) 전략적 접근
① 도메인 식별: RAG가 적합한 특정 업무 영역을 먼저 파악한다. 모든 곳에 RAG를 적용하려 하지 말고 효과적인 영역에 집중한다.
② 데이터 마트 재구성: RAG 이전에 데이터 관리 시스템 자체를 재정비한다. 동적으로 변하는 데이터 구조를 고려한 아키텍처 설계가 필수다.
③ 전처리 최적화: “날씨 API 같은 구조화된 데이터를 RAG에 그대로 넣지 않는다.” 자연어 문장으로 변환 후 벡터화하여 검색 성능을 높인다.
④ 지속적 조정: 비즈니스 로직 변화에 맞춰 RAG 파이프라인도 유연하게 조정할 수 있는 구조를 만든다.
2) 핵심 원칙
“RAG로 모든 것을 해결한다”는 생각을 버리고, “데이터를 어떻게 조직화할 것인가”에 집중해야 한다.
3) 결론: RAG 성공의 진짜 비결
RAG는 강력한 도구지만 만능이 아니다. 토큰 제한, 정보 왜곡, 확장성 문제 등 명확한 한계가 있다.
4) 핵심 교훈
– 데이터 품질 우선: RAG 도입 전에 데이터 구조화와 품질 개선
– PoC 환상 경계: 소규모 성공이 대규모 성공을 보장하지 않음
– 전처리가 핵심: 자연어 변환으로 벡터 검색 적중률 향상
– 워크플로우 재설계: 단순 솔루션 도입이 아닌 전체 시스템 재구성
“RAG를 한다”고 말하기 전에 “우리 데이터가 RAG에 준비되었는가?”를 먼저 물어야 한다. 이것이 RAG 프로젝트 성공의 시작점이다.
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