RAG 없이 20만 대 자동차와 실시간으로 대화하기 (2)

이 글은 RAG 아키텍처의 한계를 극복하고 실시간 대규모 정형 데이터 환경에서 "고객이 보고 있는 차량의 현재 정보를 가장 정확하게 전달"하는 것을 목표로 하는 새로운 아키텍처, 'API 증강 생성'을 소개합니다. 기존 RAG 방식과 달리, 이 아키텍처는 백엔드 서버가 정보 흐름을 통제하며, 웹과 앱에서 사용되는 내부 API를 활용하여 실시간 데이터를 LLM에 주입합니다.

이를 통해 별도의 동기화 파이프라인 없이 단일 파이프라인으로 질문 처리, API 호출, 프롬프트 조합, LLM 답변 생성을 수행하여 실시간성과 정확성을 높였습니다. 이는 RAG의 유령 매물, 정보 누락, 비용 효율성 문제를 해결하는 대안으로 제시됩니다.