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RIG, 검색삽입생성

· 약 4분

RIG 개념

  • LLM이 답변을 생성하는 과정에서 실시간으로 외부 데이터베이스에서 검색하여 답변하는 기술
  • 환각현상 완화, 실시간 정보 활용, 복잡한 응답 처리

RIG 구성도, 작동방식, 적용방안

RIG 구성도

RIG 작동방식

단계내용특징
질의 분석사용자의 입력을 분석하여 필요한 정보를 파악자연어 처리 기술 활용
실시간 검색분석된 정보를 바탕으로 외부 데이터베이스에 질의 수행실시간 데이터 반영
응답 생성검색된 데이터를 모델의 학습된 지식과 결합하여 최종 응답 생성검색과 생성을 통합하여 정확도 향상

RIG 적용방안

구분적용 사례효과
의료최신 의료 연구 및 논문 데이터를 검색해 진단 및 치료법 제공신뢰할 수 있는 근거 기반 진료
법률판례나 법률 텍스트를 검색하여 법적 의견 제시정확한 법적 해석 제공
고객 서비스제품 매뉴얼, FAQ 데이터베이스를 기반으로 고객 질문에 답변고객 만족도와 문제 해결 속도 향상
금융 분석실시간 시장 데이터를 활용한 투자 전략 제안의사결정 지원 및 위험 관리

RIG와 RAG 비교

구분RAGRIG
개념외부 데이터를 미리 검색하여 프롬프트에 추가 후 응답 생성응답 생성 도중 필요한 데이터를 실시간으로 검색하고 통합
작동 방식검색 → 프롬프트 보강 → 응답 생성질의 분석실시간 검색 → 응답 생성
장점대규모 데이터 활용 가능, 사전 준비된 정보로 효율적 처리최신 데이터 반영, 실시간 정보로 동적이고 정확한 응답 제공
단점오래된 데이터 사용 가능성, 프롬프트 길이 증가쿼리 작성 및 추가 학습 필요, 처리 속도 저하 가능
적용 분야일반 Q&A 시스템, 대규모 문서 기반 분석실시간 정보가 중요한 대화형 AI, 복잡한 문제 해결

RIG 적용시 주요 고려사항

  • 외부 데이터베이스 품질 관리: 신뢰할 수 있는 데이터 소스를 확보하고 정기적으로 갱신
  • 보안 및 프라이버시: 민감한 정보가 외부로 노출되지 않도록 암호화 및 접근 제어 시스템 적용
  • 처리 속도 최적화: 실시간 검색 과정에서 발생할 수 있는 지연 문제를 해결하기 위한 최적화, 캐싱