RAG란 무엇인가요?
RAG (Retrieval-Augmented Generation)는 AI가 답변을 생성하기 전에 관련 정보를 먼저 검색하여 더 정확하고 신뢰할 수 있는 답변을 만드는 기술입니다.
Retrieval (검색)
질문과 관련된 문서/정보를 하이브리드 검색(Vector+Keyword)으로 찾습니다
Augmented (증강)
검색된 정보를 AI 프롬프트에 추가합니다
Generation (생성)
검색된 정보를 바탕으로 정확한 답변을 생성합니다
학습 데이터에만 의존 → 최신 정보 부족, 환각(Hallucination) 발생
실시간 지식 검색 → 최신 정보 반영, 출처 기반 정확한 답변
RAG 적용 영역
퀀트하우의 다양한 서비스에 RAG 기술이 적용됩니다
AI 개발 워크플로우
Claude Code 통합 AI 협업 시스템에서 과거 세션, 코드 패턴, 문서를 자동 검색하여 개발 컨텍스트를 제공합니다.
- 세션 컨텍스트 자동 검색
- 코드 패턴 추천
- 문서 기반 답변 생성
- 피드백 루프 학습
Web AI Agent
기업 맞춤형 AI 챗봇에서 FAQ, 매뉴얼, 지식베이스를 실시간 검색하여 정확한 답변을 생성합니다.
- FAQ 자동 응답
- 문서 기반 답변
- 다국어 지원
- 도메인 특화 학습
Quant Trading
과거 시장 데이터, 뉴스, 리포트를 벡터 검색하여 투자 의사결정에 관련 정보를 자동 제공합니다.
- 시장 데이터 분석
- 뉴스 요약 검색
- 리포트 기반 인사이트
- 실시간 알림
분야별 RAG 확장
전문 분야에 특화된 RAG 시스템을 연구하고 있습니다
특허
특허법, 심사기준, 판례, 선행기술
법률
법령, 판례, 계약서, 법률 자문
의료
논문, 임상시험, 가이드라인
금융
금융법규, 감독규정, 유권해석
기술 스택
검증된 기술로 안정적인 RAG 시스템을 구축합니다
5-Layer Storage
File, RDB, Vector, Search, Memory
Qdrant
고성능 벡터 데이터베이스
Embedding
다국어 임베딩 모델
Hybrid Search
Vector + Keyword + Meta Filter
RAG 도입 이점
왜 RAG를 도입해야 할까요?
높은 정확도
Vector(의미)와 Keyword(정확도)를 결합한 하이브리드 검색
지식 활용
기업 내부 문서, 매뉴얼, 히스토리를 AI가 실시간 참조
데이터 보안
자체 서버 호스팅으로 민감 데이터 외부 유출 방지
커스터마이징
도메인별 임베딩 모델 및 검색 전략 최적화
도입 프로세스
체계적인 프로세스로 RAG 시스템을 구축합니다
데이터 수집
문서, 코드, 대화 로그 등 지식 소스 수집
임베딩 생성
텍스트를 벡터로 변환하여 의미 기반 검색 준비
인덱싱
Qdrant 벡터 DB에 저장 및 최적화
검색 통합
AI 시스템에 RAG 파이프라인 연동
품질 개선
피드백 기반 검색 정확도 지속 향상