요즘 인공지능(AI)은 정말 빠르게 발전하고 있습니다. 특히, AI가 정보를 찾아내고 활용하는 방식도 점점 더 똑똑해지고 있는데요. 오늘은 그중에서도 **TAG(Table-Augmented Generation)**라는 새로운 기술에 대해 쉽게 설명해보려고 합니다.
AI가 데이터를 다루는 두 가지 방법: RAG와 TAG
1. RAG란?
RAG는 AI가 정보를 검색하고 답변을 만드는 방법 중 하나입니다. 예를 들어, 우리가 질문을 하면 AI가 관련된 문서를 찾아 그 내용을 바탕으로 대답하는 방식이죠. 하지만 이 방식에는 문제가 있습니다.
• AI가 문서를 찾더라도 정확한 숫자나 순위를 바로 보여주지 못할 때가 많습니다.
• 예를 들어, “역대 가장 높은 수익을 올린 로맨스 영화는?“이라는 질문을 하면 영화 제목은 알려줄 수 있지만, 수익 순위는 정확하지 않을 수 있습니다.
2. TAG란?
TAG는 한 단계 더 나아간 기술입니다. AI가 문서가 아니라 데이터베이스나 스프레드시트 같은 표 형식의 구조화된 데이터를 직접 읽고 분석할 수 있게 해줍니다.
예를 들어, AI가 영화 데이터베이스를 직접 검색해서 “Titanic”이 가장 높은 수익을 올렸고, 그 수익이 정확히 얼마인지도 알려줄 수 있습니다.
왜 TAG가 필요할까?
1. 정확한 정보가 필요할 때
RAG는 데이터를 “근사치”로 찾는 경우가 많습니다. 하지만 TAG는 데이터베이스에서 직접 정보를 가져오기 때문에 훨씬 더 정확한 결과를 제공합니다.
• 예시: “지난 분기 가장 많이 팔린 제품은?”
• RAG: 관련 문서를 찾아 제품 이름을 언급할 수 있지만, 정확한 판매량은 말하지 못할 수도 있습니다.
• TAG: 데이터베이스에서 정확한 판매량과 순위를 바로 확인해 알려줍니다.
2. 복잡한 질문에도 답할 수 있을 때
TAG는 단순히 정보를 찾는 것을 넘어, 데이터를 계산하고 분석할 수도 있습니다.
• 예시: “각 지역에서 평균 매출이 가장 높은 매장을 알려줘.”
• TAG는 모든 데이터를 분석해 각 지역별로 평균 매출을 계산하고, 가장 높은 매장을 정확히 찾아줍니다.
3. 빠르고 효율적일 때
TAG는 데이터를 찾기 위해 복잡한 계산을 하지 않기 때문에 속도도 빠릅니다. 실시간으로 데이터가 필요한 상황에서 아주 유용하죠.
• 예시: 주식 시장에서 실시간 가격 변동 데이터를 확인해야 할 때, TAG는 빠르게 데이터를 가져와 정확히 보여줍니다.
우리 일상에서 TAG가 어떻게 쓰일까?
1. 재무 보고서 작성
회사의 분기별 성과를 분석할 때, TAG는 데이터를 기반으로 간단한 요약 보고서를 자동으로 생성할 수 있습니다.
• “이번 분기 매출은 10억 원으로, 전 분기 대비 20% 증가했습니다.”
2. 의료 데이터 분석
병원에서 환자의 평균 회복 시간을 계산하거나 특정 약물의 효과를 분석할 때, TAG는 빠르고 정확하게 데이터를 제공할 수 있습니다.
3. 쇼핑 및 추천 시스템
쇼핑몰에서 가장 인기 있는 제품이나 최근 트렌드를 분석하는 데에도 활용할 수 있습니다.
• “이번 주 가장 많이 팔린 제품은 A 브랜드의 신발입니다.”
TAG가 우리의 삶을 어떻게 바꿀까?
TAG는 단순히 “정보를 찾아주는 AI”를 넘어, 데이터를 정확히 분석하고 우리가 이해하기 쉽게 설명해주는 도구로 발전하고 있습니다. 금융, 의료, 비즈니스 등 다양한 분야에서 정확하고 빠른 정보 제공이 중요한 곳이라면 TAG는 혁신적인 변화를 가져올 수 있습니다.
앞으로 우리가 만날 AI는 단순히 똑똑한 비서가 아니라, 데이터를 직접 분석해 실질적인 답을 제시해주는 진정한 도움이 되는 도구로 자리 잡게 될 것입니다. TAG가 만들어 갈 미래, 기대되지 않나요?
