Azure OpenAI와 Cognitive Search를 활용한 하이브리드 검색 및 RAG 기반 답변 시스템 구축 가이드

핵심 트렌드

사용자 질문의 복잡성이 증가함에 따라 단순 키워드 매칭을 넘어선 의미론적 이해와 벡터 기반 검색을 결합한 하이브리드 검색 방식이 부상하고 있으며, 이를 LLM 기반의 RAG(Retrieval-Augmented Generation)와 통합하여 맥락에 맞는 지능형 답변을 제공하는 것이 핵심 트렌드입니다.

주요 변화 및 영향

• 검색 기능 고도화: Azure Cognitive Search의 시맨틱 검색 및 벡터 검색 기능을 활용하여 검색 정확도와 관련성을 비약적으로 향상시킬 수 있습니다.
• LLM 활용 극대화: Azure OpenAI와 연동하여 검색된 문서 내용을 기반으로 답변을 생성하는 RAG 패턴을 구현함으로써, LLM의 환각(hallucination) 현상을 줄이고 실제 데이터를 기반으로 한 신뢰성 높은 답변을 제공합니다.
• .NET 기반 시스템 구축: .NET Web API를 통해 전체 시스템을 구축하여 개발자가 익숙한 환경에서 효율적으로 솔루션을 구현할 수 있습니다.
• 실시간 정보 제공: 실시간으로 업데이트되는 문서에 대한 최신 정보를 바탕으로 답변을 생성하는 것이 가능해집니다.

트렌드 임팩트

이 기술 스택은 기업 내부의 방대한 지식 기반(Knowledge Base) Q&A, 문서 검색, 고객 지원 자동화 등 다양한 분야에서 사용자 경험을 혁신하고 운영 효율성을 증대시킬 잠재력을 가지고 있습니다. 또한, 복잡한 질문에 대해 정확하고 맥락에 맞는 답변을 제공하는 AI 기반 시스템의 표준 아키텍처로 자리 잡을 것으로 예상됩니다.

업계 반응 및 전망

Microsoft Learn과 같은 플랫폼에서 이미 유사한 기술을 활용하여 문서 검색 경험을 개선하고 있으며, 엔터프라이즈 RAG 및 내부 코파일럿 구축에 대한 수요가 증가하면서 관련 기술에 대한 관심과 투자가 확대되고 있습니다.