RAG와 TAG 기술: 차세대 AI 챗봇의 핵심

생성형 AI의 가장 큰 한계 중 하나는 '환각(Hallucination)' 현상입니다. AI가 그럴듯하지만 사실이 아닌 정보를 생성하는 문제인데요. 이를 해결하기 위해 등장한 RAG(Retrieval-Augmented Generation)와 TAG(Table-Augmented Generation) 기술이 기업과 공공기관에서 주목받고 있습니다.

RAG(Retrieval-Augmented Generation)란?

RAG는 AI가 답변을 생성하기 전에 관련 문서나 데이터베이스에서 정보를 검색(Retrieval)하여 참조하는 기술입니다. 이를 통해 AI는 학습 데이터에 없는 최신 정보나 기업 내부 문서를 기반으로 정확한 답변을 제공할 수 있습니다.

TAG(Table-Augmented Generation)란?

TAG는 RAG의 발전된 형태로, 구조화된 데이터(테이블, 데이터베이스)를 효과적으로 활용하는 기술입니다. 특히 숫자 데이터, 통계, 비교 분석이 필요한 질문에 강점을 보입니다.

실제 적용 사례

▶ 지자체 민원 상담 챗봇

서울시를 비롯한 여러 지자체에서 RAG 기반 민원 상담 챗봇을 도입하고 있습니다. 수천 페이지에 달하는 조례, 규정, 민원 처리 매뉴얼을 학습하여 시민들의 다양한 질문에 정확하게 답변합니다.

▶ 기업 내부 지식 관리

대기업들은 RAG/TAG 기반 사내 챗봇을 통해 직원들의 업무 효율을 높이고 있습니다. HR 정책, IT 지원, 영업 데이터 조회 등 다양한 영역에서 활용됩니다.

• 신입사원 온보딩 시간 50% 단축
• IT 헬프데스크 티켓 40% 감소
• 영업팀 데이터 조회 시간 80% 절감

구축 시 핵심 고려사항