검색 증강 생성(RAG): 7가지 사용 사례

인공 지능 기술은 검색 증강 생성(RAG)의 구현 덕분에 훨씬 더 유용하고 기능적인 기능을 갖추게 되었습니다. 검색 증강 생성(RAG)은 대규모 언어 모델을 외부 지식 소스와 연결하여 LLM이 정확하고 관련성 높은 결과물을 생성할 수 있도록 지원하는 향상된 기능입니다. 검색 증강 생성(RAG)의 모범 사용 사례와 비즈니스 사례가 궁금하신 분들을 위해 준비했습니다!

이 글에서는 RAG의 정의와 실제 사용 사례에 대해 살펴봅니다.

준비되셨나요?

자세히 알아봅시다!

TL; DR

• 검색 증강 생성(RAG)을 사용하면 대규모 언어 모델이 학습된 데이터 대신 외부 지식 기반을 사용하여 출력을 생성할 수 있습니다.
• RAG 시스템은 입력을 분석하고 모든 관련 정보를 대규모 언어 모델에 전송합니다.
• TextCortex 같은 회사 AI 어시스턴트를 사용하여 회사에서 RAG 시스템을 구현할 수 있습니다.
• 고객 지원과 콘텐츠 생성부터 재무 및 워크플로 자동화에 이르기까지 다양한 영역에서 RAG 시스템을 사용할 수 있습니다.
• 회사와 직접 통합되어 직원들의 생산성을 높여줄 RAG 기반 AI 어시스턴트가 필요하다면 TextCortex 바로 그 해답입니다!

검색 증강 세대(RAG)란 무엇인가요?

검색 증강 생성(RAG)은 대규모 언어 모델이 학습된 데이터 외에 외부 데이터 소스를 사용하여 출력을 생성할 수 있도록 하는 플러그인입니다. RAG 시스템은 정적 학습 데이터에만 의존하지 않고 외부 지식 기반에서 실시간으로 관련 정보를 검색합니다. 즉, RAG 시스템에서 사용하는 데이터 소스에 새로운 정보가 추가되면 LLM은 가장 최신 정보를 사용하여 출력을 생성할 수 있습니다.

검색 증강 생성(RAG)은 어떻게 작동하나요?

직원이나 사용자가 쿼리를 제출하면 RAG 시스템은 임베딩 모델을 사용하여 이를 벡터로 인코딩합니다. RAG는 의미적 유사성을 기반으로 벡터화된 쿼리를 외부 지식 기반과 비교하여 검색합니다. 그런 다음 찾은 정보를 집계, 요약, 재작성하여 의미 있는 답변을 작성합니다. RAG 시스템은 키워드가 아닌 쿼리의 문맥에 집중하여 전체 프로세스를 완료합니다.

RAG가 수집한 관련 정보는 중요도에 따라 순위가 매겨져 대규모 언어 모델로 전달됩니다. 대규모 언어 모델은 매개변수와 디자인에 따라 해당 정보가 포함된 응답을 생성하여 사용자에게 전달합니다. 이 전체 프로세스는 몇 초 정도 걸리지만 정확하고 정밀한 출력을 생성합니다.

RAG의 중요성

검색 증강 생성(RAG) 시스템은 기업과 조직에 있어 생각보다 중요한 발전입니다. 오늘날과 같은 기술 시대에 기업은 효율성을 높이기 위해 데이터 관리와 내부 정보에 대한 액세스를 적절히 배치하고 간소화해야 합니다. RAG 시스템은 데이터 관리와 정보 액세스를 간소화하기 때문에 반드시 필요한 시스템입니다. RAG의 몇 가지 이점은 다음과 같습니다:

• 정확도 향상
• 개인화된 결과
• 실시간 적응성
• 확장성
• 시간 절약
• 예산 친화적
• 향상된 분석 기능
• 생산성 향상

RAG 시스템 구현

회사에서 검색 증강 생성(RAG) 시스템을 구현하는 데 필요한 5가지 주요 구성 요소가 있습니다:

• 지식 베이스
• 모델 임베딩
• 리트리버 및 랭커
• LLM
• 인프라

모든 구성 요소를 수집하고 결합하는 대신 TextCortex 같은 회사 AI 어시스턴트 도구를 사용하는 것이 더 빠르고 효과적입니다. 사용자 정의 가능한 지식 기반 외에도 TextCortex 사용자에게 다양한 LLM 옵션, 강력한 임베딩 모델, 리트리버 및 랭커, 사용하기 쉬운 인터페이스를 제공합니다.

RAG의 실제 사용 사례

RAG 시스템이 조직에 어떤 이점을 가져다줄 수 있는지 궁금하고 그 용도에 대해 자세히 알아보고 싶으신 분들을 위해 준비했습니다! 검색 증강 생성(RAG)의 실제 사용 사례를 함께 살펴보세요.

고객 지원 챗봇

검색 증강 생성(RAG) 시스템을 사용하면 대규모 언어 모델로 작업하는 고객 지원 AI 챗봇이 헬프 센터 데이터베이스에서 직접 출력을 생성하는 데 사용하는 정보를 검색할 수 있습니다. 필요한 정보를 찾을 수 없다고 가정해 보세요. 이 경우 다른 회사의 데이터베이스를 검색하여 고객이 필요로 하는 정보를 신속하게 생성할 수 있습니다. 이를 통해 고객은 정확하고 올바른 정보에 훨씬 더 빠르게 액세스할 수 있습니다.

고객 지원 챗봇에 RAG를 사용하면 고객 만족도를 향상시킬 수 있습니다. 또한 RAG 기반 AI 챗봇은 고객 지원 부서의 반복적이고 단조로운 작업을 자동화하여 업무량을 줄이고 더 중요한 업무에 집중할 수 있게 해줍니다.

콘텐츠 생성 

SEO와 글쓰기는 회사의 필수 지원 업무이며, 이 프로세스를 자동화하면 다른 업무에 더 쉽게 집중할 수 있습니다. 검색 증강 생성(RAG) 기술은 제품 설명부터 blog post 생성에 이르기까지 모든 글쓰기 작업에 대해 내부 데이터, 경쟁사 분석, 마케팅 데이터를 분석하여 결과물을 생성할 수 있습니다. 이를 통해 시간을 절약하고 검색 엔진에 최적화된 정확한 결과물을 생성할 수 있습니다.

요약

한 주제에 대한 모든 회사 문서를 검토할 시간이 없고 각 문서에 대해 별도의 요약이 필요한 경우, RAG 기반 AI 도구가 최고의 도구가 될 것입니다. RAG 기반 AI 도구는 회사 데이터를 분석하고, 입력 주제에 대한 모든 문서를 요약하고, 메타 분석을 수행하고, 인사이트를 생성할 수 있습니다.

더 나은 정보 검색

검색 증강 생성(RAG)으로 구동되는 대규모 언어 모델을 사용하면 직원들이 원하는 정보를 훨씬 더 빠르게 찾을 수 있습니다. RAG가 탑재된 AI 도구는 회사 데이터베이스 전체를 스캔하여 직원들이 찾고 있는 정보와 문서를 단 몇 초 만에 출력할 수 있습니다. 이를 통해 온보딩을 개선하고 정보 검색에 소요되는 시간을 줄이며 부서 전반의 생산성을 높일 수 있습니다.

금융

거래 내역부터 송장 결제까지 모든 재무 업무를 자동화하고 싶거나 단순히 재무 부서의 업무량을 줄이고 싶은 경우, RAG 기반 AI 어시스턴트가 적합합니다. 또한 이미지의 숫자와 정보를 정확한 텍스트로 변환할 수 있는 TextCortex 같은 기업용 AI 어시스턴트를 사용하면 전체 프로세스를 간소화하고 재무 오류를 방지할 수 있습니다.

워크플로 자동화

AI 에이전트와 통합된 검색 증강 생성(RAG) 시스템은 모든 부서에서 반복적이고 단조로운 작업을 자동화하는 데 효과적입니다. 예를 들어 고객 지원 부서의 이메일 응답 업무를 RAG 기반 AI 에이전트로 자동화할 수 있습니다. 이를 통해 직원들은 일반적인 업무에 소요되는 시간을 줄이고 부서의 중요한 업무에 집중할 수 있습니다.

타사 Integrations

타사 애플리케이션과 통합되고 검색 증강 생성(RAG) 시스템을 제공하는 TextCortex 같은 AI 비서가 있는 경우, 문서를 변경하지 않고도 워크플로에 통합할 수 있습니다. TextCortex 같은 기업용 AI 어시스턴트는 Notion, Google 문서도구, Slack, 브라우저 및 이메일 애플리케이션과 통합하여 조직을 향상시킬 수 있습니다.

TextCortex - 회사에서 RAG 활용하기

강력한 RAG, AI 에이전트 및 자동화를 제공하는 AI 어시스턴트가 필요하다면, 다음과 같이 하세요. TextCortex 가 적합합니다. TextCortex 지식 관리, 워크플로우 자동화, 콘텐츠 제작, 문서화, 지식 공유, 데이터 분석 등 기업 사용자의 요구를 충족하기 위해 개발되었습니다. 

자세히 살펴보겠습니다.

원활한 Integrations

TextCortex 제공하는 integrations Gmail, Google 문서도구, Pages, Notion, Slack 등 30,000개 이상의 웹사이트 및 앱과 통합되어 언제 어디서나 사용자와 함께할 수 있습니다. TextCortex 사용하면 탭을 전환할 필요 없이 작업을 계속할 수 있으므로 시간과 에너지를 절약할 수 있습니다. 즉, TextCortex 사용자의 작업 스타일, 속도, 필요에 맞게 조정하여 최상의 경험을 제공하는 것을 목표로 합니다.

TextCortex 지식 베이스

TextCortex 개인 및 팀 사용자를 위한 지식 베이스를 제공하여 모든 내부 데이터를 저장하고 다양한 AI 기능과 함께 사용할 수 있습니다. 지식 베이스를 사용하면 내부 데이터를 정리, 공유, 분석하여 인사이트를 생성하고 새로운 지식을 창출하는 데 사용할 수 있습니다. TextCortex 지식 베이스를 비즈니스에 통합하면 직원들이 간단한 쿼리를 통해 대화 형식으로 정보에 액세스할 수 있습니다.

데이터와 문서를 TextCortex 지식창고에 수동으로 업로드하거나 클릭 한 번으로 Microsoft OneDrive, Google Drive, Notion 같은 기존 지식 소스를 연결할 수 있습니다. 또한 지식창고 파일을 만들어 문서와 내부 데이터를 정리할 수 있습니다.

TextCortex 워크플로 자동화

TextCortex 기업을 포함한 모든 사용자에게 반복적이고 단조로운 작업의 자동화를 제공합니다. TextCortex AI 에이전트를 사용하면 비즈니스의 반복적인 워크플로우를 자동화하고 시간을 절약할 수 있습니다! TextCortex AI 에이전트는 지식창고와 통합되어 작동하며 내부 데이터를 사용하여 작업을 완료할 수 있습니다. 예를 들어, TextCortex AI 에이전트 기능을 사용하면 HR 관리자 작업을 자동화하고 시간을 절약하는 데 도움이 되는 어시스턴트를 구축할 수 있습니다.

글쓰기 지원

문서를 자주 작성해야 하거나 기업 문서를 설득력 있고, 맥락에 맞으며, 체계적이고, 오류 없이 작성하고 싶다면 TextCortex 글쓰기 지원이 적합합니다. 당사의 글쓰기 지원은 브랜드 보이스를 안정화하고 모든 문서에서 일관성을 보장합니다.

자주 묻는 질문

RAG 사용 사례란 무엇인가요?

검색 증강 생성(RAG) 시스템을 사용하면 생산성을 높이고 직원들의 업무 부담을 덜어줄 수 있습니다. 검색 증강 생성(RAG) 시스템을 사용하면 회사에서 사용하는 대규모 언어 모델이 모든 회사 데이터베이스를 스캔하여 출력을 생성할 수 있습니다.

걸레는 어떤 용도로 사용할 수 있나요?

검색 증강 생성(RAG) 시스템을 사용하면 대규모 언어 모델에서 내부 및 외부 데이터베이스를 사용하여 출력을 생성할 수 있습니다. RAG의 가장 인기 있는 사용 사례는 다음과 같습니다:

• 고객 지원 챗봇
• 콘텐츠 생성
• 요약
• 금융
• 워크플로 자동화
• 정보 검색

RAG는 어디에 사용할 수 있나요?

검색 증강 생성(RAG) 시스템은 스타트업부터 대기업에 이르기까지 다양한 조직에서 활용할 수 있습니다. RAG 시스템은 재무부터 고객 서비스까지 모든 부서에 효과적이며, 업무량을 줄이고 직원들이 필요한 정보에 빠르게 액세스할 수 있도록 해줍니다.