RAG 2.0과 벡터 DB – ‘찾아서 붙여주는 AI’의 표준 아키텍처가 바뀌고 있다
IT+/AI·2026. 3. 4.
할루시네이션 줄이고, 회사 데이터에 기반해 답하게 만드는 RAG 2.0과 벡터 데이터베이스 트렌드1. 왜 다시 RAG인가? – 2026년 기준 위상RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 LLM이 회사 내부 문서·DB를 검색해 온 뒤, 그 결과를 바탕으로 답을 생성하는 구조로, 2026년에는 엔터프라이즈 표준 패턴에 가깝게 자리 잡았습니다. Gartner는 2026년까지 Q&A형 GenAI·NLP 활용 사례의 70% 이상이 벡터 데이터베이스를 활용해 기저 모델을 “그라운딩(grounding)”할 것이라고 전망하며, RAG를 신뢰도·정확도를 높이는 핵심 방법론으로 평가합니다. 최근 글들은 RAG의 진화를 ‘RAG 2.0’이라고 부르며, 단순 “문서 검색 + LLM”을 넘어, 하이브..
