비개발자도 이해하는 RAG 완전정복 상세페이지
출간 정보
- 2026.07.15 전자책 출간
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파일 정보
- EPUB
- 약 12.3만 자
- 0.5MB
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- PAPER
ISBN
9791124458662
UCI
-
비개발자도 이해하는 RAG 완전정복
작품 정보
ChatGPT가 "최근 대법원 판례를 알려달라"는 질문에 존재하지도 않는 사건번호 '대법원 2009다103436'을 만들어내는 일이 실제로 벌어지고 있습니다. 2026년 5월 울산지법에서 한 변호사가 ChatGPT가 지어낸 판례를 인용했다 들통난 사건은, LLM이 가진 두 가지 핵심 한계 — 학습 컷오프로 인한 환각, 그리고 사내·도메인 비공개 데이터를 모른다는 점 — 가 우리 실무에 어떻게 부메랑처럼 돌아오는지를 적나라하게 보여줍니다. 이 책은 그 한계를 메우는 검증된 해법인 RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색증강 생성)를, 코드 없이 비개발자·기획자·실무자의 언어로 풀어 쓴 입문서입니다.
5장 구성은 독자를 "왜 필요한가"에서 "어떻게 쓸 것인가"로 데려갑니다. 1장에서는 LLM의 환각·컷오프·도메인 부재·파인튜닝 비용·출처 추적 불가라는 다섯 가지 통증을 한국 변호사 가짜 판례 사건 같은 실제 사례로 짚고, 2장에서는 Meta AI 연구팀이 2020년 NeurIPS에서 처음 제안한 RAG의 두 메모리 구조와 "오픈북 시험을 보는 LLM" 비유로 작동 원리를 풀어냅니다. 3·4장은 인젝션 파이프라인(파싱·청킹·임베딩·벡터DB)과 검색 파이프라인(유사도 검색·컨텍스트 주입·하이브리드 검색·리랭킹)을 컨베이어 벨트 비유로 비개발자도 따라갈 수 있게 설계했고, 마지막 5장은 Perplexity·NotebookLM·Klarna·Microsoft Copilot 같은 글로벌 응용과 포스코 P-GPT·삼성 가우스·KB국민카드 BELLA 같은 한국 사례, 그리고 6주 안에 우리 회사 RAG를 띄우는 실전 도입 가이드로 마무리됩니다.
단순한 개념서가 아닙니다. 12개 영역에 걸쳐 영문 1차 소스(arXiv 논문·기업 공식 블로그·Reuters)와 한국 자료(요즘IT·삼성SDS 인사이트)를 교차 검증한 자료조사를 바탕으로, Patrick Lewis의 RAG 원논문(NeurIPS 2020) 저자 수부터 Klarna AI 어시스턴트의 2.3M chats·11분→2분 단축 수치, Anthropic Contextual Retrieval의 retrieval 실패율 35→67% 감소 같은 핵심 사실을 모두 1차 소스로 확인했습니다. RAG가 환각을 100% 없애지 못한다는 솔직한 한계, RAGAS 평가 프레임워크의 4가지 메트릭, Klarna가 2025년 일부 인력을 재고용한 재조정 사례 같은 어두운 부분도 가감 없이 다룹니다.
이 책을 읽는 데 가장 적합한 사람은 ChatGPT를 업무에 써본 적은 있지만 "사내 데이터로 답하게 만드는 챗봇"이나 "출처가 따라오는 AI 답변"이 어떻게 만들어지는지 한 번도 정리해본 적 없는 기획자·실무자·1인 사업자입니다. 코드 없이 비유와 도식으로 RAG의 두 파이프라인을 머릿속에 그려보고 싶은 분, 한국 시장 도입 사례와 비용 가이드를 한 권으로 정리하고 싶은 분, 어드밴스드 RAG(Hybrid Search·Reranking·GraphRAG·HyDE)까지 한눈에 보고 싶은 분께 권합니다. 책을 덮을 때쯤에는 "다음 주 월요일에 우리 회사 RAG 도입 PRD 한 페이지를 써보자"는 구체적인 다음 행동이 손에 잡히실 겁니다.
5장 구성은 독자를 "왜 필요한가"에서 "어떻게 쓸 것인가"로 데려갑니다. 1장에서는 LLM의 환각·컷오프·도메인 부재·파인튜닝 비용·출처 추적 불가라는 다섯 가지 통증을 한국 변호사 가짜 판례 사건 같은 실제 사례로 짚고, 2장에서는 Meta AI 연구팀이 2020년 NeurIPS에서 처음 제안한 RAG의 두 메모리 구조와 "오픈북 시험을 보는 LLM" 비유로 작동 원리를 풀어냅니다. 3·4장은 인젝션 파이프라인(파싱·청킹·임베딩·벡터DB)과 검색 파이프라인(유사도 검색·컨텍스트 주입·하이브리드 검색·리랭킹)을 컨베이어 벨트 비유로 비개발자도 따라갈 수 있게 설계했고, 마지막 5장은 Perplexity·NotebookLM·Klarna·Microsoft Copilot 같은 글로벌 응용과 포스코 P-GPT·삼성 가우스·KB국민카드 BELLA 같은 한국 사례, 그리고 6주 안에 우리 회사 RAG를 띄우는 실전 도입 가이드로 마무리됩니다.
단순한 개념서가 아닙니다. 12개 영역에 걸쳐 영문 1차 소스(arXiv 논문·기업 공식 블로그·Reuters)와 한국 자료(요즘IT·삼성SDS 인사이트)를 교차 검증한 자료조사를 바탕으로, Patrick Lewis의 RAG 원논문(NeurIPS 2020) 저자 수부터 Klarna AI 어시스턴트의 2.3M chats·11분→2분 단축 수치, Anthropic Contextual Retrieval의 retrieval 실패율 35→67% 감소 같은 핵심 사실을 모두 1차 소스로 확인했습니다. RAG가 환각을 100% 없애지 못한다는 솔직한 한계, RAGAS 평가 프레임워크의 4가지 메트릭, Klarna가 2025년 일부 인력을 재고용한 재조정 사례 같은 어두운 부분도 가감 없이 다룹니다.
이 책을 읽는 데 가장 적합한 사람은 ChatGPT를 업무에 써본 적은 있지만 "사내 데이터로 답하게 만드는 챗봇"이나 "출처가 따라오는 AI 답변"이 어떻게 만들어지는지 한 번도 정리해본 적 없는 기획자·실무자·1인 사업자입니다. 코드 없이 비유와 도식으로 RAG의 두 파이프라인을 머릿속에 그려보고 싶은 분, 한국 시장 도입 사례와 비용 가이드를 한 권으로 정리하고 싶은 분, 어드밴스드 RAG(Hybrid Search·Reranking·GraphRAG·HyDE)까지 한눈에 보고 싶은 분께 권합니다. 책을 덮을 때쯤에는 "다음 주 월요일에 우리 회사 RAG 도입 PRD 한 페이지를 써보자"는 구체적인 다음 행동이 손에 잡히실 겁니다.
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