기업들이 RAG를 선택하는 다섯가지 이유 (feat. Cohere)
들어가며 
다양한 임베딩 모델 및 Command-R/R+ 등의 LLM을 공개하고, 자체적인 RAG 플랫폼을 제공하고 있는 자연어 처리(NLP) 전문 기업 Cohere에 올라온 블로그 글을 요약해보았습니다. RAG(Retrieval-Augmented Generation)가 더욱 효율적이고 정확한 데이터 검색 및 처리를 가능하게 하여, 기업들로 하여금 유용하다는 내용인데요, Cohere가 말하는 RAG의 장점과 도입 이유를 함께 살펴보시죠 
소개
최근 많은 기업들이 RAG 시스템을 도입하고 있습니다. RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 AI 시스템이 데이터베이스에서 관련 정보를 검색하고 이를 사용하여 보다 정확하고 맥락에 맞는 응답을 생성하는 기술입니다. 이는 엔터프라이즈 환경에서 특히 유용합니다.
RAG 기술 현황 소개 글들
- 대규모 언어 모델을 위한 검색-증강 생성(RAG) 기술 현황 - 1/2편
- 대규모 언어 모델을 위한 검색-증강 생성(RAG) 기술 현황 - 2/2편
- 대규모 언어 모델을 위한 검색-증강 생성(RAG) 기술 현황 - 번외편
RAG 도입 이점
RAG는 기존의 텍스트 생성 모델에 데이터 검색 기능을 추가하여 더욱 정교한 정보를 제공합니다. 이는 특히 대규모 데이터 처리와 고객 서비스 향상에 큰 도움이 됩니다. 이번 글에서는 기업들이 RAG를 선택하는 다섯 가지 주요 이유를 다룹니다.
첫째, RAG는 정확한 정보 제공을 보장합니다. 둘째, 실시간 데이터 접근이 용이합니다. 셋째, 기존 시스템과의 통합이 쉽습니다. 넷째, 비용 효율성을 제공합니다. 마지막으로, RAG는 사용자 경험을 크게 향상시킵니다. 이러한 이유들로 인해 많은 기업들이 RAG를 도입하고 있습니다. 그럼, 각각의 특징을 조금 더 자세히 살펴보겠습니다:
1. RAG는 정확한 정보 제공을 보장합니다.
RAG 시스템은 대규모 데이터베이스에서 관련 정보를 검색하여 이를 바탕으로 응답을 생성합니다. 이를 통해 생성된 응답이 더욱 정확하고 맥락에 맞도록 보장할 수 있습니다. 예를 들어, 단순히 사전 훈련된 언어 모델을 사용하는 것보다 검색된 최신 정보를 포함하여 더욱 신뢰성 있는 답변을 제공합니다.
2. 실시간 데이터 접근이 용이합니다.
RAG는 실시간으로 최신 데이터를 검색하여 반영할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 이는 기업이 급변하는 시장 상황에 빠르게 대응할 수 있게 하며, 최신 정보를 기반으로 한 의사결정을 지원합니다. 특히, 금융, 의료 등 실시간 데이터가 중요한 산업에서 RAG의 이점이 두드러집니다.
3. 기존 시스템과의 통합이 쉽습니다.
RAG는 다양한 데이터 소스와 쉽게 통합될 수 있는 구조를 가지고 있습니다. 이를 통해 기존의 데이터베이스나 정보 시스템과 원활하게 연동하여 사용할 수 있습니다. 기업은 별도의 시스템을 구축할 필요 없이 현재 사용 중인 인프라를 활용해 RAG를 도입할 수 있습니다.
4. 비용 효율성을 제공합니다.
RAG는 필요한 정보만을 검색하여 사용하는 방식으로, 불필요한 데이터 처리를 줄여줍니다. 이는 컴퓨팅 자원과 시간의 절약으로 이어져 비용 효율성을 높입니다. 또한, 대규모 데이터 처리가 필요한 작업에서도 RAG의 효율성 덕분에 비용 절감 효과를 볼 수 있습니다.
5. 사용자 경험을 크게 향상시킵니다.
RAG 시스템은 사용자에게 더 정확하고 관련성 높은 정보를 제공하여 만족도를 높입니다. 예를 들어, 고객 지원 시스템에서 RAG를 사용하면 고객 문의에 대한 더 빠르고 정확한 응답을 제공할 수 있습니다. 이는 고객 경험을 향상시키고, 기업의 신뢰도와 고객 충성도를 높이는 데 기여합니다.
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