자연어 처리 RAG 기술 종합 분석

거대 언어 모델(LLM)은 방대한 파라미터 기반의 지식 저장 능력을 통해 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보였지만, 환각 현상, 지식 업데이트의 어려움, 특정 도메인 전문성 부족 등의 한계를 지닌다. 외부 지식 기반을 활용하여 LLM을 보강하는 검색 증강 생성(RAG)은 이러한 제약을 완화하는 효과적인 대안으로 부상했다. 본 연구는 자연어 처리(NLP) 분야의 RAG 기술을 체계적으로 검토하며, 특히 검색기(retriever)와 검색 융합(retrieval fusion) 방식에 초점을 맞춘다. 질의 기반, 로짓 기반, 잠재적, 파라미터 융합 등 새로운 검색 융합 분류 체계를 제시하고, 접근성, 효율성, 활용 사례를 기준으로 구조화된 비교 분석을 수행한다. 나아가 다양한 NLP 태스크에서의 RAG 적용 사례를 탐구하고, 평가 방법론 및 벤치마크의 한계를 논의한다. 지식 기반 업데이트 유무에 따른 훈련 패러다임을 분석하며, 산업 배포 시 고려사항과 보안, 효율성, 그래프 기반 검색 등 새롭게 부상하는 도전 과제 및 미래 연구 방향을 제시한다.