멀티모달 RAG 발전: 벡터 검색과 그래프 검색의 결합

RAG는 더 이상 텍스트 기반에만 머물지 않는다. 2026년 초, 가장 큰 추진력은 벡터 유사도와 그래프 관계를 결합해 정확성과 추적성을 향상시키는 멀티모달 시스템에서 나오고 있다.

현장의 신호들

• 텍스트, 이미지, 오디오 전반에 걸친 통합 검색.
• 벡터 점수와 그래프 연결성을 결합한 하이브리드 랭킹.
• 검색 품질을 1급 제품 지표로 간주.

기술 노트

• 다중 임베딩 전략: 모달리티별로 분리된 임베딩을 사용하되 정렬은 공유.
• 청킹 기법: 이미지에는 영역 기반 청킹, 텍스트에는 의미 기반 청킹.
• 하이브리드 검색: 벡터 결과를 그래프 기반 관계로 보강.
• 소스 투명성: 인용 및 출처 정보를 핵심 UX 요소로 활용.

제품 영향

• 더 넓은 컨텍스트를 통한 높은 정확도의 답변.
• 관계 맵과 지식 그래프를 통한 향상된 탐색 경험.
• 다양한 지식 자산을 아우르는 더 강력한 엔터프라이즈 검색.

구현 팁

• 데이터 모달리티를 초기에 분류하고 임베딩 선택을 각각 독립적으로 테스트.
• 하이브리드 검색을 위한 간단한 A/B 평가 세트 구축.
• 인용 정보를 사용자 경험의 중심에 배치.

요약

멀티모달 RAG는 점점 기본 역량이 되어가고 있다. 벡터 검색과 그래프 검색의 융합은 2026년 엔터프라이즈 검색과 발견 능력을 새로운 수준으로 끌어올리고 있다.