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RAG와 Long-context 모델 트렌드 주목
최근 LLM 분야에서 RAG(Retrieval-Augmented Generation)의 고도화와 Long-context 모델의 실용화에 특히 주목하고 있습니다. 기존 RAG는 검색 품질이 낮을 때 모델이 잘못된 정보를 그대로 답변하는 문제가 있었는데, Corrective RAG와 Self-RAG 같은 접근이 이를 해소하는 방향으로 발전하는 흐름이 흥미롭습니다.
arXiv, Hugging Face 블로그, 주요 AI 연구소 릴리스 노트를 매주 훑으며 트렌드를 파악합니다. 개인적으로 인상 깊은 기술은 Contextual Retrieval인데, 청크 단위 검색에서 놓치던 맥락을 보존하는 방식이 실용적이라고 느꼈습니다. 이 기술을 실제 사내 문서 QA 시스템에 적용해 검색 정확도가 18% 향상된 결과를 얻었습니다. 트렌드 변화에 대응하기 위해 6개월 단위로 사용 기술 스택을 재평가하는 루틴을 유지하고 있습니다.
이 결의 특징
RAG 고도화 흐름을 단순 인지가 아닌 사내 QA 시스템 직접 적용 경험으로 뒷받침하는 흔적이 보입니다. Corrective RAG·Self-RAG라는 특정 접근을 언급하면서도 Contextual Retrieval 구현으로 검색 정확도 18% 향상이라는 수치까지 연결하는 방식이, '알고 있다'와 '써봤다' 사이 거리를 좁히는 결로 자주 보입니다.
면접관이 다음에 할 행동
'두 기법을 직접 비교해봤나요?' 같은 검증성 꼬리질문 대신, '다음에 어떤 기술을 살펴볼 예정인가'처럼 방향 탐색으로 대화가 넘어가는 흐름이 자주 보입니다. 수치와 정보원 루틴이 함께 있어 후속 질문이 이론 점검보다 미래 판단 쪽으로 이동하는 자리입니다.