최근 생성형 AI의 발전과 함께 다양한 Augmented Generation 기술들이 주목받고 있습니다. 그 중에서도 Cache Augmented Generation(CAG, 캐시 증강 생성), Table Augmented Generation(TAG, 테이블 증강 생성), Retrieval Augmented Generation(RAG, 검색 증강 생성)은 각각 고유한 특징과 장점을 가지고 있어 다양한 상황에서 활용되고 있습니다. 각 접근 방식은 LLM의 응답을 사실적이고 맥락에 맞는 데이터에 기반하도록 만드는 근본적인 과제를 해결하지만, 속도, 데이터 구조, 역동성에 대한 다양한 요구에 맞춰 각기 다른 방식으로 이 과제를 수행합니다. 이번 글에서는 이 세 가지 기술의 핵심 특징을 살펴보고, 각각에 대해 비교 분석해보도록 하겠습니다.
핵심적으로 검색 증강 생성(RAG)은 현재 가장 널리 알려진 Augmented Generation 기술로, 대규모 외부 지식 베이스에서 관련 정보를 검색하여 생성 모델의 입력에 추가하는 방식입니다. 벡터 데이터베이스를 활용한 시맨틱 검색을 통해 질문과 관련된 문서나 텍스트 조각을 찾아내고, 이를 컨텍스트로 활용하여 더 정확하고 근거 있는 답변을 생성합니다.
반면, 캐시 증강 생성(CAG)은 선별된 문서 집합을 LLM의 컨텍스트 창에 미리 로드하여 키-값(KV) 캐시를 생성함으로써 속도와 효율성을 우선시합니다. 이는 질문이 주어졌을 때 모델이 이미 단기 기억 속에 필요한 정보를 가지고 있어, RAG 시스템에서 지연을 유발할 수 있는 실시간 검색 단계를 제거한다는 것을 의미합니다. 이로 인해 CAG는 지식 기반이 정적이고 잘 정의된 애플리케이션에 특히 적합합니다.
마지막으로, 테이블 증강 생성(TAG)은 정형 데이터를 활용하는 데 특화되어 있습니다. 이 방식은 구조화된 테이블 데이터를 활용하여 생성 모델의 성능을 향상시키는 기술입니다. 데이터베이스의 테이블, 스프레드시트, 또는 구조화된 데이터를 직접 참조하여 정확한 수치나 관계 정보를 바탕으로 답변을 생성합니다.
다음은 이 세 가지 접근 방식을 비교한 표입니다.
| 기능 | 검색 증강 생성 (RAG) | 캐시 증강 생성 (CAG) | 테이블 증강 생성 (TAG) |
| 핵심 메커니즘 | 쿼리 수신 시 외부 지식 기반에서 실시간으로 정보 검색 | 추론 전, 선별된 문서 집합을 모델의 키-값(KV) 캐시에 미리 로드 | 테이블 및 데이터베이스에서 정형 데이터를 실시간으로 쿼리 |
| 데이터 유형 | 주로 비정형 및 반정형 텍스트 (문서, 기사, 웹 페이지) | 비정형 및 반정형 텍스트 | 고도로 정형화된 데이터 (관계형 데이터베이스, 테이블) |
| 데이터 역동성 | 자주 업데이트되는 매우 역동적인 데이터에 이상적 | 정적이거나 거의 변경되지 않는 지식 기반에 가장 적합 | 정적 및 동적 정형 데이터 모두에 적합 |
| 지연 시간 | 실시간 검색 및 검색 단계가 포함되므로 더 높음 | 정보가 이미 캐시되어 있으므로 더 낮음 (가장 시간이 빠름) | 데이터베이스 쿼리의 복잡성에 따라 다를 수 있음 |
| 확장성 | 방대하고 계속 증가하는 지식 기반으로 높은 확장성 | 모델의 컨텍스트 창 크기에 의해 제한됨 | 기본 데이터베이스 기술에 따라 확장 가능 |
| 사용 사례 | 제품 정보가 계속 변하는 고객 지원, 실시간 뉴스 요약, 연구 보조 | FAQ 답변 시스템, 고정된 법률 또는 금융 문서 분석, 특정 보고서에 대한 심층 이해 | 비즈니스 인텔리전스 대시보드, 판매 데이터로 재무 보고서 생성, 데이터베이스의 재고에 대한 질문에 답변 |
| 주요 적용 타겟 | 일반적인 지식 기반 질의응답, 문서 검색, 연구 지원 등 광범위한 용도에 적합 특히 대량의 텍스트 데이터에서 관련 정보를 찾아 종합적인 답변을 제공해야 하는 상황에서 강력한 성능을 발휘 | 고빈도 질문 처리, 실시간 응답이 중요한 고객 서비스, 반복적인 업무 자동화 등에 최적화. 콜센터나 FAQ 시스템에서 뛰어난 효과 | 데이터 분석, 리포팅, 재무 분석 등 정확한 수치와 구조화된 정보가 중요한 업무에 특화. ERP 시스템이나 BI 도구와의 연동에 강점 |
주요 차이점과 시너지 효과
주요 차이점은 데이터 증강의 “시기”와 “대상”에 있습니다. RAG는 필요할 때 필요한 것을 검색합니다. CAG는 필요할 것으로 예상되는 것을 필요하기 전에 미리 로드합니다. TAG는 쿼리가 요구할 때 테이블에서 정확하고 정형화된 것을 검색합니다.
이러한 방법들은 구별되지만 상호 배타적이지는 않습니다. 예를 들어, 하이브리드 접근 방식은 낮은 지연 시간을 보장하기 위해 자주 액세스하는 기본 정보에는 CAG를 사용하고, 실시간 업데이트나 덜 일반적인 정보를 가져오기 위해 RAG를 사용할 수 있습니다. TAG는 RAG나 CAG를 통해 생성된 응답을 풍부하게 하기 위해 데이터베이스에서 특정 수치 데이터나 제품 세부 정보를 가져오는 데 통합될 수 있습니다.
결론
RAG, CAG, TAG 중 어떤 것을 선택할지는 애플리케이션의 특정 요구 사항에 따라 달라집니다. 방대하고 끊임없이 변화하는 비정형 데이터의 바다에서 최신 정보를 요구하는 시나리오에는 RAG가 최적의 솔루션입니다. 정적인 지식 집합에 대해 속도와 효율성이 가장 중요한 경우 CAG는 강력한 대안을 제공합니다. 그리고 체계적이고 표로 정리된 정보로부터 데이터 기반의 정밀함이 필요한 작업에는 TAG가 필수적인 도구를 제공합니다. AI가 다양한 영역에 더욱 깊숙이 통합됨에 따라, 이러한 생성 AI 아키텍처의 미묘한 차이를 이해하는 것은 더 지능적이고 정확하며 맥락을 인식하는 시스템을 구축하는 데 매우 중요할 것입니다.
미래의 Augmented Generation 기술은 이러한 다양한 접근법들을 지능적으로 조합하여 각 상황에 최적화된 응답을 제공하는 방향으로 발전할 것으로 예상됩니다. 따라서 각 기술의 특성을 정확히 이해하고 적절히 활용하는 것이 성공적인 AI 시스템 구축의 핵심이 될 것입니다.
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