[검색 인사이트 2편] 생성형 AI란 무엇인가
고객 경험을 주도하는 생성형 AI 검색
이커머스는 기술 발전에 따라 끊임업이 변화하고 있습니다. 최근 가장 주목받는 기술 중 하나가 바로 생성형 AI입니다. 기존의 검색 방식과 추천 시스템의 수준을 넘어 생성형 AI는 새로운 콘텐츠를 생성하고 고객과 대화하며 더욱 정교한 개인화 경험을 제공합니다.
생성형 AI란 무엇이고 어떻게 작동하는가?
생성형 AI는 기존 데이터를 학습하여 새로운 콘텐츠를 생성하는 기술로 단순히 데이터를 저장하고 불러오는 것이 아닌, 새로운 데이터를 학습하고 생성하는 능력을 갖추고 있습니다. 이 과정에서 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)과 같은 AI 모델이 활용되며 특히 RAG(Retrieval-Augmented Generation)와 같은 최신 기술이 결합되기도 합니다.
1. 입력(Input) – AI에게 질문
사용자는 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 방식으로 질문을 할 수 있습니다.
예시: “봄에 어울리는 패션 스타일을 추천해줘”라고 입력
2. 검색 및 정보 보강(Retrieval) – AI가 학습된 지식과 최신 정보를 탐색
사전 학습된 데이터(Learned Knowledge): AI가 기존에 학습한 대량의 데이터 활용
실시간 탐색(RAG 활용): AI가 최신 정보를 탐색하여 답변을 보강
RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색 결합 생성)란?
기존 AI 모델의 한계는 학습 이후의 최신 정보를 반영할 수 없다는 점이었습니다. RAG는 LLM(대규모 언어 모델)과 검색 시스템을 결합하여 AI가 학습된 정보뿐만 아니라 실시간으로 외부 데이터를 검색하여 답변을 생성할 수 있도록 합니다. 즉, 생성형 AI가 더 신뢰성 높은 최신 정보를 제공할 수 있도록 돕습니다.
3. 답변 생성(Generation) – AI가 문장을 생성
AI는 학습된 패턴을 기반으로 문장을 생성합니다. 이 과정에서 Transformer 기반 모델(GPT, BERT 등)이 활용됩니다.
AI는 기존 문장의 구조와 패턴을 학습하여 자연스럽고 의미 있는 문장을 생성
4. 다듬고 최적화(Refinement) – 더 자연스러운 답변 제공
생성된 답변이 더 매끄럽고 정확하게 전달될 수 있도록 추가적인 보정 과정을 거칩니다.
중복 표현 제거
의미 명확화
오타 및 문법 오류 수정
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