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이 기사 포인트:

  • AWS의 RAG 시스템은 기업 내부 데이터를 생성형 AI와 연결해 업무 효율성을 높이는 방법을 제시합니다.
  • SageMaker JumpStart와 OpenSearch Service를 활용해 사용자의 질문에 대한 정확한 답변을 생성하는 과정을 간소화합니다.
  • 기업들은 이 솔루션을 통해 복잡한 인프라 없이도 맞춤형 AI 서비스를 구현할 수 있는 기회를 얻습니다.
좋은 아침입니다, 하루입니다. 오늘은 2025년 7월 5일, 1946년 이탈리아 국민투표로 왕정이 폐지되고 공화국이 출범한 날인데요, 오늘은 기업들이 생성형 AI를 실제 업무에 적용할 때 마주하는 현실적인 과제와 이를 해결하기 위한 AWS의 새로운 RAG 기반 솔루션에 대해 이야기해보려 합니다.

생성형 AI와 RAG의 필요성

기업들이 생성형 AI를 실제 업무에 적용하려 할 때 가장 많이 부딪히는 벽 중 하나는 ‘정확한 정보’입니다. 아무리 똑똑한 언어 모델이라도 훈련된 데이터만으로는 최신 정보나 회사 내부 문서를 반영하기 어렵기 때문이죠. 이 문제를 해결하기 위한 기술로 최근 주목받고 있는 것이 바로 RAG, 즉 검색 기반 생성(Retrieval-Augmented Generation)입니다. 아마존웹서비스(AWS)는 이번에 Amazon SageMaker JumpStart와 OpenSearch Service를 활용해 RAG 시스템을 보다 쉽게 구축하고 운영할 수 있는 방법을 소개했습니다. 기업 입장에서 보면, 사내 문서와 데이터를 AI가 더 잘 이해하고 활용할 수 있게 된다는 점에서 꽤 실용적인 변화라 할 수 있습니다.

SageMaker JumpStart와 OpenSearch의 조합

이번 발표의 핵심은 SageMaker JumpStart와 OpenSearch Service를 조합해 RAG 시스템을 효율적으로 구성하는 방법입니다. SageMaker JumpStart는 사전 학습된 다양한 언어 모델과 임베딩 모델을 손쉽게 사용할 수 있도록 도와주는 플랫폼이고, OpenSearch Service는 검색 기능이 강화된 데이터 저장소 역할을 합니다. 이 둘을 연결하면 사용자의 질문에 대해 내부 문서에서 관련 정보를 찾아내고, 이를 바탕으로 정확하고 맥락에 맞는 답변을 생성할 수 있습니다.

RAG 시스템의 작동 방식

기술적으로 보면, 전체 흐름은 네 단계로 구성됩니다. 먼저 사용자의 질문이 입력되면, 해당 질문과 관련된 문서를 OpenSearch에서 검색합니다. 이후 이 문서들과 질문을 함께 언어 모델에 전달해 답변을 생성하고, 마지막으로 사용자에게 결과를 보여줍니다. 이 과정에서 LangChain이라는 오픈소스 라이브러리를 활용해 각 단계를 유연하게 연결할 수 있도록 구성한 것도 특징입니다.

RAG 시스템의 장단점

장점은 분명합니다. 우선 기존의 모델 재학습(fine-tuning) 방식보다 훨씬 빠르고 비용이 적게 듭니다. 또, 사내 정책이나 기술 자료처럼 자주 바뀌는 정보를 반영하기에도 유리하죠. 무엇보다 기업 내부 지식을 AI가 실시간으로 활용할 수 있다는 점에서 업무 효율성을 크게 높일 수 있습니다. 반면 단점도 존재합니다. 예를 들어 대규모 데이터를 다룰 경우 검색 성능이나 응답 속도를 최적화하는 데 추가적인 설정이 필요할 수 있고, 초기 구축 과정에서 보안이나 인프라 구성에 대한 고민도 따릅니다.

AWS의 지속적인 발전과 전략

AWS가 이번 솔루션을 발표한 배경에는 지난 몇 년간 이어진 생성형 AI 관련 투자와 기술 개발 흐름이 있습니다. 2023년에는 Faiss 기반의 벡터 검색 기능을 활용한 RAG 구현 방식을 소개했고, 이번에는 OpenSearch 기반으로 확장하면서 선택지를 넓혔습니다. 두 접근 방식 모두 SageMaker JumpStart를 중심으로 하고 있다는 점에서 AWS의 전략 방향은 비교적 일관되다고 볼 수 있습니다. 즉, 다양한 고객 요구에 맞춰 유연하게 대응하면서도 자사 생태계 내에서 모든 것을 해결할 수 있도록 하는 구조입니다.

AWS 솔루션의 의미와 활용 가능성

이번 발표는 단순히 새로운 기능 소개 이상의 의미가 있습니다. 많은 기업들이 “우리 조직의 데이터를 어떻게 AI에 연결할 것인가”라는 고민을 하고 있는 지금, AWS는 그 해답 중 하나로 ‘RAG + SageMaker + OpenSearch’ 조합을 제시한 셈입니다. 특히 이미 AWS 환경을 쓰고 있는 기업이라면 비교적 낮은 진입 장벽으로 시작해볼 수 있다는 점도 매력적입니다.

결론: 기업에 실질적인 가이드라인 제공

결론적으로 이번 AWS의 제안은 생성형 AI를 실제 업무 환경에 적용하려는 기업들에게 실질적인 가이드라인이 될 수 있습니다. 복잡한 인프라나 고비용 없이도 자체 데이터를 기반으로 한 맞춤형 AI 서비스를 구현할 수 있기 때문입니다. 물론 모든 기업에 정답이 될 순 없겠지만, 내부 지식 활용도를 높이고자 하는 조직이라면 충분히 검토해볼 만한 옵션임은 분명합니다.

생성형 AI의 잠재력을 현실로 바꾸기 위한 여정에서, 오늘 소개한 AWS의 RAG 솔루션처럼 실질적인 도구와 접근법이 점점 더 구체화되고 있으니, 우리 조직에 맞는 방향을 차분히 고민해보는 하루가 되시길 바랍니다.

용어 해설

RAG (Retrieval-Augmented Generation): 검색 기반 생성으로, AI가 질문에 대한 답변을 만들기 위해 관련 정보를 검색하고 이를 바탕으로 답변을 생성하는 기술입니다.

SageMaker JumpStart: 아마존의 플랫폼으로, 사전 학습된 다양한 언어 모델과 임베딩 모델을 쉽게 사용할 수 있도록 도와주는 서비스입니다.

OpenSearch Service: 검색 기능이 강화된 데이터 저장소로, 사용자가 원하는 정보를 더 쉽게 찾을 수 있도록 돕는 서비스입니다.

참고 링크