TAG를 활용한 실용적 AI 서비스 구축하기

본 글은 기존 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 방식의 검색 품질 한계를 극복하기 위한 대안으로 TAG(Table-Augmented Generation) 기술을 소개합니다. TAG는 구조화된 데이터(테이블)와 언어 모델(LM)을 통합하여 자연어 질문에 대한 더 정교한 답변을 생성하는 기술입니다.

Berkeley와 Stanford 연구진이 제안한 이 접근 방식은 AI의 추론 능력과 데이터베이스의 확장성을 결합하여, 단순 데이터 조회나 Text2SQL의 한계를 넘어 복잡한 질의 처리, 다중 테이블 관계 분석, 데이터 패턴 추론까지 가능하게 합니다. 이를 통해 AI가 데이터베이스 상에서 맥락과 세계 지식을 활용해 깊이 있는 답변을 생성할 수 있으며, AI와 데이터베이스 상호작용의 미래를 선도할 중요한 기술로 주목받고 있습니다.