제너러티브 AI의 완전한 잠재력을 여는 열쇠, RAG의 발견
한때 상상을 초월하던 AI 기술이 이제는 우리의 일상과 마케팅 분야에 깊숙이 자리하게 되었습니다. 최근 많은 마케터들이 챗GPT, 클로드, 제미니 같은 제너러티브 AI(GenAI) 도구들을 시도하며 기술의 매력을 경험하고 있습니다. 하지만, 이 모든 것이 순조롭지만은 않죠. 이 기술의 한계를 알면, 그 한계를 극복할 열쇠가 필요합니다. 그 열쇠는 바로 RAG, Retrieval-Augmented Generation입니다.
화려한 포장보다 중요한, AI에게 '맥락'을 제공하기
대부분의 초기 AI 대화는 '좋은 프롬프트'의 중요성에 대해 많이 논의되었습니다. 프롬프트 엔지니어링이 중요한 이유는 AI에게 명확한 지시를 내리는 것이 바로 성공의 열쇠라 믿었기 때문입니다. 하지만 이러한 접근만으로는 부족할 때가 많습니다. 왜냐하면, 아무리 뛰어난 프롬프트도 데이터를 제공하지 않으면 AI는 그저 설득력 없는 답변을 내놓을 수 있기 때문입니다. RAG는 여기에 고유한 맥락을 제공합니다. 특정 데이터를 추가하여 AI의 결과물을 더욱 정확하게 만드는 것이죠.
RAG의 기본 이해하기
RAG를 쉽게 이해하기 위해, GenAI를 막 사회에 진출한 신입 사원이라고 상상해봅시다. 능력은 뛰어나지만, 특정 비즈니스에 대한 지식이나 경험은 부족할 수 있습니다. RAG는 이 신입 사원을 위한 맞춤형 교육이라 할 수 있습니다. 조직 내의 맥락과 브랜드의 가이드를 제공하여 AI의 기본 능력치를 극대화하는 것입니다.
데이터가 먼저입니다
RAG를 설계하기 위해서는 우수한 데이터가 필요합니다. RAG의 핵심은 잘 구조화된 데이터를 통해 GenAI에 필수적인 맥락을 제공하는 것이기 때문입니다. 이 과정을 통해 마케터들은 AI가 자사의 브랜드 톤과 메시지 스타일을 이해할 수 있도록 돕습니다. 데이터는 XML과 같은 형식으로 준비되며, 이는 AI 모델이 쉽게 이해할 수 있는 포맷입니다.
정확한 쿼리의 중요성
RAG의 검색 기능은 정적이지 않으며, 동적입니다. 이에 따라 AI 모델에 제공할 맥락을 선택하는 것은 아주 중요합니다. RAG는 정보를 매우 선별적으로 사용하도록 하여 대량의 데이터 중에서도 적절한 정보만을 찾도록 합니다. 이를 통해, AI 모델이 단기 메모리를 넘지 않고 대비할 수 있도록 하는 것이죠.
RAG 구현의 이점
RAG의 구현은 상당한 노력이 요구됩니다. 많은 기업들이 데이터를 준비하는 데 상당한 시간을 투자해야 하는 한편, LLM(대규모 언어 모델) 및 GenAI 에이전트를 활용하여 데이터 준비를 자동화하는 사례도 늘어나고 있습니다. 이러한 접근은 마케터와 같은 비기술 사용자에게도 GenAI를 보다 쉽게 이용할 수 있게 하여 복잡성을 줄이고 빠른 가치 창출을 가능하게 합니다.
결론적으로, RAG는 단순히 버튼만 누르면 끝나는 기술은 아닙니다. 더 깊이 있는 이해가 필요하지만, 이를 통해 얻을 수 있는 혜택은 무궁무진합니다. RAG는 마케팅 자산을 새로운 방식으로 활용하여 브랜드의 아이덴티티와 목소리를 유지하면서도 새로운 가치를 창출할 수 있는 기회를 제공합니다.
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