검색 증강 생성(RAG)

검색 증강 생성(RAG) 은 검색 또는 검색 단계를 대규모 언어 모델(LLM) 과 결합하는 AI 아키텍처 패턴으로 , 모델이 훈련 데이터에만 의존하는 대신 특정 승인된 소스 문서를 사용하여 질문에 답변할 수 있도록 합니다.

RAG 시스템에서 워크플로는 일반적으로 다음과 같습니다.

1. 사용자가 질문을 합니다
2. 해당 시스템은 정책, 티켓, 기술 자료 또는 계약서와 같은 관련 기업 문서를 검색합니다.
3. 검색된 콘텐츠는 컨텍스트로 LLM에 전달됩니다.
4. LLM 과정은 이러한 문서들을 바탕으로 해답을 제시합니다.

이러한 접근 방식을 통해 AI 챗봇은 정확하고 최신이며 상황에 맞는 답변을 제공하는 동시에 잘못된 정보 제공 및 통제되지 않은 데이터 노출을 줄일 수 있습니다.

이것이 중소기업에 의미하는 바는 무엇일까요?

중소기업의 경우, RAG는 위험한 AI 실험과 실질적인 AI 도입 사이의 차이를 결정짓는 중요한 요소가 되는 경우가 많습니다.

주요 의미는 다음과 같습니다.

• 제공하신 데이터를 바탕으로 답변드립니다.
  일반적인 답변 대신, RAG는 AI 도구가 실제 정책, 절차 및 문서를 기반으로 답변할 수 있도록 합니다.
• 잘못된 정보의 위험 감소
  RAG는 ​​검색된 문서를 기반으로 답변을 제공하기 때문에, 확신에 차 있지만 잘못된 답변을 할 가능성을 크게 낮춥니다.
• 향상된 보안 태세
  데이터는 지정된 저장소 내에 보관되며, 역할별로 접근 권한을 제한할 수 있어 우발적인 유출을 줄일 수 있습니다.
• 더욱 빠른 온보딩 및 지원
  직원들은 원본 파일이나 민감한 시스템을 노출하지 않고도 내부 문서에서 필요한 답변을 스스로 찾을 수 있습니다.

요약하자면, RAG는 중소기업 이 범용 모델에 모든 제어권을 넘겨주지 않고도 AI를 안전하고 유용하게 사용할 수 있도록 지원합니다 .

이것이 MSP에게 의미하는 바는 무엇일까요?

관리형 서비스 제공업체에게 RAG는 안전하고 확장 가능한 AI 서비스를 위한 기반 입니다.

주요 고려 사항은 다음과 같습니다.

• 세입자 격리
  RAG는 ​​고객 데이터의 엄격한 분리를 보장하여 한 고객의 문서가 다른 고객의 질문에 답변하는 데 절대 사용되지 않도록 합니다.
• 제어된 데이터 범위
  MSP는 AI 어시스턴트가 참조할 수 있는 문서, 시스템 또는 시간 범위를 정확하게 제한할 수 있습니다.
• 감사 가능성과 신뢰성
  많은 RAG 시스템은 인용 또는 출처 참조를 표시하여 MSP가 답변의 출처를 설명하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
• 책임 위험 감소
  승인된 문서에 근거한 답변을 제공하면 AI가 생성한 지침으로 인해 고객에게 피해가 발생할 위험을 줄일 수 있습니다.
• 서비스 차별화
  보안성이 뛰어난 RAG 기반 AI 비서는 보안을 손상시키지 않고 헬프데스크, vCISO 서비스 및 내부 운영을 향상시킬 수 있습니다.

안전한 기업 AI를 위해 RAG가 필수적인 이유

RAG 없이:

• LLMs 추측
• 답변이 엇갈린다
• 민감한 데이터 경계가 모호해지고 있습니다.

RAG와 함께:

• 답변은 근거가 있습니다.
• 데이터 접근은 명시적입니다.
• 보안 통제는 계속해서 시행 가능합니다.

실용적인 테이크아웃

RAG는 ​​LLM을 일반 언어 엔진 에서 제어된 기업용 도우미 로 전환합니다.

중소기업 및 MSP(관리형 서비스 제공업체) 모두를 위한 정보:

• 심각한 상황의 작전에서는 RAG가 선택 사항이 아닙니다.
• 이는 핵심적인 보안 및 거버넌스 통제입니다.
• 이를 통해 데이터 제어권을 포기하지 않고도 AI를 도입할 수 있습니다.

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