RAG, 멀티모달, 파운데이션 모델…요즘 뜨는 AI 용어 정리

 

요즘 뉴스나 블로그, 유튜브에서 인공지능 관련 콘텐츠를 보다 보면 어렵고 생소한 AI 용어들이 쏟아지듯 등장합니다. “RAG가 뭐지?”, “파운데이션 모델?”, “멀티모달이 뭔데 다들 난리야?” 하고 스크롤을 내리다 보면 결국 ‘그냥 ChatGPT나 쓰자’는 생각이 들곤 하죠.

 

하지만 잠깐만 멈추고 생각해 보면, 지금 등장하는 AI 용어들은 단순한 유행어가 아니라 미래 기술의 방향성을 결정짓는 핵심 키워드입니다. ChatGPT도, Google의 Gemini도, MS의 Copilot도 결국 이 기술들 위에서 만들어졌습니다.

 

그래서 오늘은 요즘 자주 등장하는 AI 용어들을 쉽게, 그리고 직관적으로 정리해드리려 합니다. IT 전공자가 아니어도, 개발자가 아니어도 충분히 이해할 수 있도록 차근차근 풀어보겠습니다.

 

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RAG (Retrieval-Augmented Generation) – AI가 검색까지 한다고?

RAG는 최근 가장 주목받고 있는 AI 기술 중 하나입니다.

이름 그대로 ‘Retrieval(검색)’ + ‘Generation(생성)’을 결합한 모델로, AI가 단순히 기억 속에 있는 정보만 꺼내는 게 아니라, 외부에서 정보를 검색해서 답변에 반영하는 방식입니다.

 

예를 들어, ChatGPT가 “2024년 서울시장 누구야? “라는 질문을 받았을 때, 일반 모델이라면 2023년까지의 기억만 갖고 대답합니다. 하지만 RAG 기반 모델이라면 실시간 문서나 웹페이지에서 정보를 찾아보고, 그걸 바탕으로 최신 정보를 포함한 답변을 만들어낼 수 있는 거죠.

 

요약하면,

“RAG는 AI에게 브라우저를 쥐여주는 기술이다.”

 

ChatGPT의 ‘Browse with Bing’ 기능이나 일부 기업용 AI 검색도구가 바로 이 기술을 활용합니다.

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멀티모달(Multimodal) – 텍스트만? 이젠 눈과 귀까지 쓰는 AI

기존의 AI는 텍스트만 처리하는 경우가 많았습니다. 하지만 최근에는 이미지, 음성, 영상까지 다양한 형태의 데이터를 동시에 이해하고 생성하는 멀티모달(Multimodal) 기술이 AI 발전의 핵심으로 떠오르고 있습니다.

 

멀티모달 모델은 다음과 같은 능력을 가집니다. 

• 이미지를 보여주면 설명해줍니다. (예 : “이 사진은 무슨 상황인가요?”)
• 소리 파일을 들으면 어떤 소리인지 알려줍니다. (예 : 기계 고장 소리 감지)
• 텍스트와 이미지를 함께 이해하고 대답할 수 있습니다. (예 : PPT 해설, 도표 분석)

최근 공개된 GPT-4o가 대표적인 멀티모달 모델입니다. 이미지, 텍스트, 음성을 동시에 입력받고 즉각적으로 반응할 수 있죠. Google의 Gemini 1.5도 멀티모달 기능을 강화하고 있으며, 영상 처리까지 가능한 멀티모달 AI가 점점 늘고 있습니다.

 

요약하면,

 “멀티모달은 AI가 ‘사람처럼’ 세상을 인식하기 위한 진화 과정이다.”

 

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파운데이션 모델(Foundation Model) – 만능 AI의 뿌리

파운데이션 모델은 다양한 작업에 두루 쓰일 수 있도록 범용적으로 훈련된 초대형 AI 모델을 의미합니다. 번역, 요약, 코드 작성, 이미지 생성 등 특정 목적이 아닌 다양한 작업을 모두 처리할 수 있는 기반 모델이죠.

 

ChatGPT, Gemini, Claude, LLaMA, Mistral 등은 모두 대표적인 파운데이션 모델입니다.

 

과거에는 특정 업무에 특화된 소형 모델이 많았지만, 지금은 하나의 파운데이션 모델 위에 여러 기능을 붙여서 사용하는 구조가 보편화되었습니다. 예를 들어, ChatGPT는 GPT-4 기반의 파운데이션 모델에 ‘대화 UI’, ‘코딩 도움 기능’, ‘플러그인’ 등을 붙여서 제품화한 형태입니다.

 

요약하면,

“파운데이션 모델은 AI 시대의 플랫폼이다.”

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그 밖에 알아두면 좋은 AI 용어들

이 외에도 요즘 자주 보이는 핵심 용어들을 간단히 정리하면 다음과 같습니다:

• Fine-tuning (파인튜닝) : 기존 모델에 특정 데이터를 추가 학습시켜 맞춤형 모델로 만드는 작업
• Parameter (파라미터) : AI 모델이 학습 과정에서 조절하는 숫자들. 클수록 정교하지만 무거움
• Inference (추론) : 학습된 AI가 실제 질문에 답하는 실행 과정
• Prompt Engineering (프롬프트 엔지니어링) : AI에게 원하는 결과를 얻기 위한 질문 설계 기술
• Zero-shot / Few-shot Learning : AI가 예시 없이 또는 몇 개의 예시만으로도 작업을 잘 수행하는 능력

이 용어들을 대충이라도 알고 있으면, AI 관련 기사나 설명서를 볼 때 이해도와 신뢰도 모두 올라갑니다.

 

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AI는 기술이 아니라 ‘언어’입니다

AI 기술은 빠르게 발전하고 있지만, 그 핵심은 ‘의사소통’과 ‘이해력’의 확장입니다. 그리고 그 이해의 첫걸음은 바로 용어에 대한 이해에서 시작됩니다. RAG, 멀티모달, 파운데이션 모델 같은 용어는 단순한 기술 명칭이 아니라, 지금 AI가 어떤 방향으로 가고 있는지를 알려주는 나침반과도 같습니다.

 

이 글이 여러분에게 조금이라도 용어 해석의 가이드가 되었기를 바랍니다. 앞으로 AI 관련 뉴스나 발표를 보실 때,

“이건 멀티모달 이야기야”,

“저건 RAG가 필요한 상황인데?”,

하는 식의 기술 흐름 읽기 능력이 생긴다면,

당신은 이미 AI 시대의 리터러시를 갖춘 사용자입니다.