요즘 핫한 LLM vs RAG (feat. 구글 NotebookLM)

[AI 상식] 요즘 핫한 LLM과 RAG, 도대체 무슨 차이일까요?

          - feat. 구글 NotebookLM

 

안녕하세요! 요즘 뉴스나 유튜브에서 LLM, RAG 같은 용어 많이 들어보셨죠?

AI가 대세라는데, 막상 들으면 무슨 뜻인지 헷갈리실 때가 있을 거예요.

 

오늘은 이 두 가지 핵심 용어를 아주 쉬운 '학생의 시험' 비유를 들어 설명해 드리고,

우리가 바로 써먹을 수 있는 꿀팁까지 정리해 드릴게요.

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1. LLM과 RAG, 학생에 비유하면?

이 두 기술은 비슷해 보이지만 역할이 완전히 다릅니다. 이해하기 쉽게 학생에 비유해 볼게요.

① LLM (Large Language Model, 대규모 언어 모델)

• 비유: "기억력 천재지만, 세상과 단절된 방에서 시험 보는 학생"
• 특징: 엄청난 양의 책과 인터넷 글을 미리 공부(학습)했습니다. 그래서 작문, 요약, 번역을 아주 잘해요.
• 단점: 학습이 끝난 시점(예: 2023년) 이후의 뉴스는 모릅니다. 모르는 걸 물어보면 자신 있게 거짓말(Hallucination, 환각)을 하기도 해요.
• 대표 주자: ChatGPT, Gemini, Claude

② RAG (Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성)

• 비유: "교과서를 펼쳐 놓고 시험 보는 학생 (오픈북 테스트)"
• 특징: 기억력에만 의존하지 않습니다. 질문을 받으면 관련된 **참고 자료(내 문서, 최신 뉴스)**를 먼저 찾아보고, 그 내용을 바탕으로 대답합니다.
• 장점: 내 개인적인 파일(업무 매뉴얼, 일기)에 대해 물어볼 수 있고, 최신 정보도 정확하게 알려줍니다. "근거"를 대면서 말하기 때문에 거짓말을 잘 안 해요.

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Summary Comparison

Feature	LLM Alone	LLM + RAG
Knowledge Source	Pre-trained internal memory (static).	Internal memory + External data (dynamic).
Accuracy	Can hallucinate if it doesn't know the answer.	Higher accuracy; grounded in facts provided.
Data Freshness	Outdated (cutoff date).	Up-to-date (real-time).
Privacy	Cannot know your private data.	Can securely access private data to answer questions.

2. 그래서 이걸 어떻게 쓰나요? (실전 꿀팁)

코딩을 몰라도 RAG 기술을 공짜로 써볼 수 있는 가장 좋은 도구가 있습니다. 바로 구글의 NotebookLM입니다.

[구글 NotebookLM 활용법]

1. NotebookLM 사이트(notebooklm.google.com)에 접속합니다.
2. 내가 가지고 있는 PDF 파일, 논문, 혹은 긴 영어 원서를 업로드합니다.
3. 채팅창에 질문하면, AI가 오직 그 문서의 내용만 읽고 대답해 줍니다.

💡  문서를 파악하기 좋은 "필수 질문 리스트"

문서를 업로드한 후, 아래 질문들을 복사해서 물어보세요.

• 내용 요약이 필요할 때:
• "이 문서의 핵심 내용 5가지를 요약해서 알려줘."
• 복잡한 매뉴얼일 때:
• "초보자가 이해하기 쉽게 설명해 줘." "주의해야 할 위험 요소나 실수하기 쉬운 부분은 무엇이야?"
• 공부할 때:
• "내 이해도를 테스트할 수 있는 퀴즈 5문제를 만들어 줘 (정답은 나중에 알려줘)."
• 어디서부터 시작할지 모를 때 (마법의 질문):
• "이 문서를 더 잘 이해하기 위해 내가 질문해야 할 3가지를 제안해 줘."

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3. 알아두면 유식해지는 추가 용어

LLM과 RAG 외에 이 두 가지만 더 알아두시면 AI 전문가처럼 보일 수 있어요!

• 프롬프트 엔지니어링 (Prompt Engineering): LLM이 엔진이라면, 이건 **'운전대'**입니다. AI에게 일을 시킬 때 단순히 "써줘"가 아니라, *"비서처럼 정중한 말투로, 비행기 지연을 알리는 이메일을 써줘"*라고 구체적으로 지시하는 기술을 말합니다. 질문을 잘해야 좋은 답이 나옵니다.
• 멀티모달 (Multimodal): 이제 AI는 글자만 읽지 않습니다. **사진(Image)**을 보고 분석하거나, **음성(Audio)**을 듣고 이해하는 능력을 말합니다. (참고로 NotebookLM에는 문서를 올리면 AI 두 명이 팟캐스트처럼 수다를 떠는 'Audio Overview' 기능도 있답니다!)

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마치며

이제 어디서 "RAG 기술이 중요하다"라는 말이 들리면,

"아, 오픈북 테스트처럼 자료를 찾아보고 대답하는 거구나!" 하고 이해하시면 됩니다.

 

여러분도 가지고 있는 영어 자료나 업무 문서를 AI에게 업로드해서 나만의 똑똑한 비서로 활용해 보세요!

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