RAG는 LLM이 외부 지식(문서, 데이터베이스 등)을 실시간으로 검색하여 더 정확하고 최신 정보를 바탕으로 응답을 생성하는 핵심 기술입니다. 이는 환각(hallucination) 문제를 줄이고 도메인 특화 응용에서 필수적입니다.
2026년 현재 RAG 연구는 단순한 retrieval+generation을 넘어 Agentic RAG, GraphRAG, Multimodal RAG 등으로 빠르게 진화하고 있습니다. 이는 AI 시스템이 단순 답변 생성을 넘어 복잡한 문제 해결과 장기 기억 역할을 수행할 수 있게 만드는 설득력 있는 발전 방향입니다.
자율 에이전트가 계획, 반복 검색, 도구 사용을 수행하며 성능을 획기적으로 높입니다. "생각하는" retrieval 시스템을 실현합니다.
지식 그래프 구조를 활용하여 단순 텍스트보다 깊이 있는 맥락 이해와 글로벌 관계 추론을 제공하여 환각을 최소화합니다.
이미지, 비디오, 오디오 등을 통합 검색·생성하는 프레임워크입니다. 글로벌·다문화 환경에서 실용성을 극대화합니다.
Reranking, Query rewriting 등 모듈화된 접근이 주류를 이루며 의료 및 코드 생성 등 도메인 최적화가 진행 중입니다.
실전 배포를 위한 평가 메트릭스(Faithfulness, Relevance) 개선과 scaling이 핵심 과제로 떠오르고 있습니다.
Long-context LLM과의 공존, Context engineering, Self-improving 구조를 통해 Enterprise AI의 중추 역할을 수행합니다.
2026년 RAG 트렌드를 선도하는 핵심 학술 리포트입니다.
RAG 시스템의 발전을 Taxonomy로 분류하고 아키텍처를 체계적으로 분석한 설득력 있는 서베이.
자율 에이전트 워크플로우와 Multi-hop 추론을 통해 실세계 작업 성능을 압도하는 방법을 증명합니다.
모든 입력·출력 조합(텍스트, 이미지, 비디오)의 동적 지식 통합 프레임워크를 제시합니다.
2026년 RAG는 단순한 정보를 넘어 기업용 AI의 백본(Backbone)으로 자리매김했습니다. 지능적 검색과 정확한 생성이 결합된 미래를 경험해 보십시오.