원문: Is RAG Dead? What Million-Token Windows Really Mean for Enterprise AI
Needle and Jan Heimes
Apr 22, 2025
RAG는 죽었는가? - 죽었다고 선언된 것들이 더 오래 산다
서론: “RAG는 죽었다”는 주장에 대한 고찰
최근 대규모 언어 모델(LLM)의 발전으로 컨텍스트 창이 크게 확장되어 일부 모델은 이제 최대 100만 토큰 이상을 처리할 수 있게 되었습니다. 이러한 발전으로 인해 검색 증강 생성(RAG) 시스템이 곧 구식이 될 수 있다는 주장이 제기되었습니다. 이 기사에서는 이러한 주장의 기술적 현실을 검토하고 컨텍스트 창과 검색 시스템이 함께 발전할 가능성에 대한 데이터 기반 분석을 제공합니다.
컨텍스트 창: 기능 및 한계
컨텍스트 용량 정량화
확장된 컨텍스트 창의 의미를 이해하려면 실제로 제공하는 것을 정량화해야 합니다.
컨텍스트 크기 - 대략적인 등가물
엔터프라이즈 데이터 볼륨 비교
이러한 수치는 일반적인 엔터프라이즈 데이터 볼륨과 비교하여 맥락화되어야 합니다.
- 평균 Fortune 500대 기업: 347테라바이트의 데이터(2023년 추정치)
- 일반적인 문서 관리 시스템: 500만~5,000만 개 이상의 문서
- 연간 데이터 증가율: 대부분의 부문에서 40-60%
1억 토큰 컨텍스트 창이라도 평균적인 기업의 총 데이터 공간의 0.01% 미만을 나타낼 뿐입니다.
성능 지표: 대규모 컨텍스트의 숨겨진 비용
확장된 컨텍스트 창은 상당한 성능 고려 사항을 야기합니다.
계산 요구 사항
참고: 수치는 하드웨어, 모델 아키텍처 및 최적화 기술에 따라 다릅니다.
사용자 경험에 미치는 영향
연구에 따르면 다음과 같습니다.
- 1초를 초과하는 응답 시간은 사용자 만족도를 16% 감소시킵니다.
- 10초를 초과하는 지연은 30% 이상의 작업 포기율을 초래합니다.
- 대화형 시스템은 이상적으로 500ms 미만의 응답 시간을 유지합니다.
큰 컨텍스트 창은 이러한 UX 요구 사항을 저해하는 대기 시간을 유발할 수 있습니다.
환각 위험 분석
최근 연구에서는 컨텍스트 크기와 환각 비율 간의 관계를 조사했습니다.
- 정보 희석 효과: 컨텍스트 크기가 증가함에 따라 관련 정보가 비례적으로 작아져 중요한 정보가 컨텍스트의 1% 미만을 나타낼 때 환각 비율이 15-30% 증가할 수 있습니다.
- 모순된 정보: 큰 컨텍스트에는 모순된 정보가 포함될 가능성이 더 높습니다(32K 컨텍스트에 비해 백만 토큰 컨텍스트에서 약 2.7배 더 높음).
- 최신성 및 위치 편향: LLM은 큰 컨텍스트의 시작과 끝에 위치한 정보에 대해 더 강한 편향을 나타내어 중요한 중간 섹션 정보를 간과할 수 있습니다.
RAG 시스템의 기술적 진화
기존 RAG 시스템과 확장 컨텍스트 접근 방식은 아키텍처 스펙트럼에서 서로 다른 지점을 나타내며 각각 고유한 장점이 있습니다.
기존 RAG의 장점
- 대기 시간: 일반적인 쿼리에 대해 5-20배 빠른 응답 시간
- 정밀도: 도메인별 애플리케이션에서 더 높은 관련성 정밀도
- 리소스 효율성: 훨씬 낮은 계산 요구 사항
- 업데이트 가능성: 새로운 정보의 실시간 통합
- 귀속: 더 명확한 소스 추적 및 인용 기능
대규모 컨텍스트의 장점
- 문맥적 이해: 복잡한 관계에 대한 더 나은 이해
- 검색 실패 감소: 검색 품질 문제에 대한 취약성 감소
- 복잡한 추론: 다단계 추론 작업에 대한 향상된 성능
하이브리드 아키텍처 접근 방식
고급 시스템은 특정 사용 사례에 최적화된 하이브리드 접근 방식을 구현하고 있습니다.
동적 컨텍스트 크기 조정
이 기술은 다음에 따라 컨텍스트 창 크기를 조정합니다.
- 쿼리 복잡성
- 응답 시간 요구 사항
- 도메인 특수성
- 확실성 임계값
계층적 검색
여러 검색 계층이 서로 다른 세분성으로 작동합니다.
- 대략적인 검색: 관련 문서 집합 및 지식 도메인 식별
- 미세 검색: 식별된 문서 내에서 특정 구절 선택
- 컨텍스트 어셈블리: 검색된 정보를 적절한 가중치로 구성
압축 및 증류
이러한 기술은 정보 밀도를 유지하면서 컨텍스트 크기를 줄입니다.
- 의미론적 압축: 의미를 보존하면서 중복 정보 감소
- 쿼리 기반 요약: 쿼리 관련성에 초점을 맞춘 동적 요약 생성
- 정보 증류: 긴 텍스트에서 필수 사실 추출
기술 사례 연구: 금융 규제 준수
금융 규정 준수 시스템에 대한 상세한 분석은 하이브리드 접근 방식의 장점을 보여줍니다.
과제: 매일 업데이트되는 27개 관할권에 걸친 50,000페이지 이상의 규제 문서를 처리합니다.
하이브리드 솔루션:
- 초기 검색: 도메인별 검색으로 관련 규제 프레임워크 식별
- 문서 간 분석: 128K 컨텍스트 창으로 선택된 규정 간의 관계 처리
- 시간적 분석: 가장 최근 업데이트/개정 사항을 식별하기 위한 특수 검색
- 인용 추적: 검색 파이プ라인의 메타데이터 보존을 통해 유지
결과:
- 규제 충돌 식별 정확도 94%(순수 검색 시 78%)
- 평균 응답 시간 3.2초(백만 토큰 접근 방식 시 45초 이상)
- 인용 정확도 99.7%
- 전체 컨텍스트 접근 방식에 비해 계산 비용 86% 절감
결론: 대체가 아닌 기술적 융합
기술적 증거는 미래가 검색의 노후화가 아닌 아키텍처 융합에 있음을 나타냅니다.
- 검색 시스템은 어휘 일치가 아닌 의미론적 일치로 발전할 것입니다.
- 컨텍스트 창은 작업 요구 사항에 따라 더 선택적으로 사용됩니다.
- 하이브리드 시스템은 쿼리 특성에 따라 계산 리소스를 동적으로 할당합니다.
- 다양한 수직적 애플리케이션을 위한 특수 아키텍처가 등장할 것입니다.
“RAG는 죽었다”는 주장은 이러한 기술의 보완적 성격과 엔터프라이즈 시스템의 실제적인 제약을 근본적으로 오해하고 있습니다. 증거에 따르면 검색과 확장된 컨텍스트의 정교한 통합이 차세대 엔터프라이즈 AI를 정의할 것입니다.
- 엔터프라이즈 데이터는 매년 40-60%씩 증가하고 있습니다.
- 평균적인 회사는 110개 이상의 SaaS 애플리케이션을 사용합니다.
- 대부분의 기업은 50년 이상의 문서, 보고서 및 기록을 유지합니다.
- 많은 조직이 여러 언어와 형식으로 콘텐츠를 관리합니다.
Needle에서는 기존 RAG를 넘어 우리가 Knowledge Threading™이라고 부르는 것으로 이동했습니다. 즉, 기존 도구와 지식 베이스를 통합 인터페이스에 연결하여 컨텍스트 전환 및 정보 검색을 제거합니다.
실제 엔터프라이즈 과제: 정보 궤도
백만 토큰 컨텍스트 창의 영향을 평가할 때 조직의 정보가 실제로 어디에 있는지 고려하십시오. 백만 토큰 기능이 있더라도 기업은 몇 가지 주요 과제에 직면합니다.
- 분산된 지식 생태계: 데이터가 단일 위치에 집중되어 있지 않고 Google 드라이브에서 Slack, 사용자 지정 데이터베이스에 이르기까지 수십 개의 플랫폼에 분산되어 있습니다.
- 액세스 제어 복잡성: 엔터프라이즈 정보에는 단순한 “전부 아니면 전무” 컨텍스트 포함을 넘어선 정교한 액세스 관리가 필요합니다.
- 실시간 정보 요구 사항: 많은 비즈니스 결정에는 모델 교육 중에 사용할 수 있었던 데이터뿐만 아니라 가장 최신 데이터가 필요합니다.
- 다중 모드 콘텐츠: 중요한 엔터프라이즈 정보는 텍스트, 차트, 다이어그램 및 멀티미디어를 넘어선 형태로 존재하는 경우가 많습니다.
Knowledge Threading™과 확장된 컨텍스트가 함께 작동하는 방식
경쟁 기술이 아닌 확장된 컨텍스트 창과 Knowledge Threading™은 엔터프라이즈 정보 과제의 다양한 측면을 해결하는 보완적인 접근 방식입니다.
- 단순한 검색이 아닌 심층 분석: 확장된 컨텍스트를 통해 시스템이 복잡한 질문을 분석할 때 더 많은 배경 정보를 포함하여 추론 기능을 향상시킬 수 있습니다.
- 집중 시간 향상: 확장된 컨텍스트 창과 결합된 Knowledge Threading™은 정보 검색에 소요되는 시간을 생산적인 작업으로 전환할 수 있습니다.
- 교차 도구 통합: Needle의 플랫폼은 여러 연결된 도구에서 정보를 스레딩할 때 확장된 창의 이점을 활용하여 전체 디지털 작업 공간에 원활하게 액세스할 수 있도록 합니다.
실제 엔터프라이즈 애플리케이션
이 결합된 접근 방식의 실제적인 적용은 이미 엔터프라이즈 고객의 업무 방식을 변화시키고 있습니다.
- 법무팀은 200개 이상의 정책 문서를 판례 기록과 연결하여 계약 검토 시간을 며칠에서 몇 시간으로 단축했습니다.
- 엔지니어링 부서는 여러 지식 베이스에서 문서를 연결하여 “바쁜 대기”를 제거했습니다.
- 연구팀은 15개 이상의 통합 도구에서 복잡한 데이터 구조를 자율적으로 탐색하는 특수 에이전트를 구축했습니다.
Needle 접근 방식: 당신의 궤도에 있는 정보
미래는 컨텍스트 창이나 Knowledge Threading™ 중에서 선택하는 것이 아니라 둘 다의 강점을 활용하는 것입니다. Needle에서는 중요한 정보와 도구를 분산된 시스템에서 데이터를 쫓도록 강요하는 대신 필요할 때 즉시 액세스할 수 있도록 사용자 주위의 궤도에 배치했습니다.
확장된 컨텍스트 창은 중요한 기술 발전이지만 전체 정보 생태계를 연결하는 포괄적인 Knowledge Threading™ 전략과 결합될 때 가장 강력합니다.