AI가 '생각'을 글로 안 적어도 되는 시대 - RAG 속도를 10배로 끌어올린 LatentRAG
분류: 정보 · 2026-05-11
안녕하세요. Quniv 커뮤니티 여러분! 👋
오늘은 이제는 저희에게 익숙한 RAG 방식에 대한 새로운 접근법에 대해 소개시켜 드리겠습니다!
요즘 ChatGPT, Claude, Perplexity 같은 친구들이 답을 하기 전에 인터넷이나 자료를 "찾아보고" 답해주잖아요?
이걸 RAG(검색증강생성) 이라고 불러요.
그런데 여기엔 큰 문제가 하나 있어요. 바로 속도 입니다 ⏱️
이 속도를 해결할 수 있는 방법에 대해 지금부터 알아볼까요?
🤔 지금 AI 에이전트가 답할 때 무슨 일이 벌어지나?
요즘 핫한 "Agentic RAG"라는 방식은 이렇게 작동해요.
질문: "2016년 마라케시 ePrix 우승자는 몇 년에 태어났나요?"
🤖 AI: "음... 먼저 마라케시 ePrix 우승자가 누군지 찾아봐야겠어." (← 이걸 글로 다 적음)
🔍 검색: "winner of 2016 Marrakesh ePrix"
📄 결과: Sébastien Buemi가 우승!
🤖 AI: "오케이, 이제 Buemi가 언제 태어났는지 찾아봐야지." (← 또 글로 다 적음)
🔍 검색: "Sébastien Buemi birth year"
📄 결과: 1988년! 🤖 AI: "정답은 1988년!"
문제가 보이시나요? 🧐
AI가 모든 생각과 검색어를 한 글자씩, 한 글자씩 글로 풀어서 적고 있어요.
이걸 "autoregressive generation"이라고 하는데, 마치 시험 볼 때 머릿속 생각을 다 받아쓰기 하면서 푸는 거랑 비슷해요.
너무 오래 걸리겠죠? 😅
논문에 나온 실제 수치를 보면 깜짝 놀라요.
기존의 가장 빠른 "단순 RAG"(한 번만 검색하는 방식)에 비해, Search-R1 같은 에이전트 RAG는 무려 16~22배 느려요!
그리고 그 느려진 시간의 90% 가 바로 이 "생각 & 검색어 글로 적기" 단계에서 잡아먹힙니다. 🐌
💡 LatentRAG의 기발한 아이디어 — "생각을 글로 안 적으면 어떨까?"
여기서 저자들이 이런 발칙한 질문을 던져요.
"꼭 생각을 사람이 읽을 수 있는 글로 적어야 하나? AI 안에서는 그냥 숫자 벡터(latent token) 로만 처리하면 안 될까?" 🤯
설명을 더 풀어드릴게요.
우리가 LLM 안을 들여다보면, 모든 정보는 사실 숫자 벡터 (이걸 "히든 스테이트"라고 해요)로 흘러다녀요.
우리가 보는 "글자"는 마지막에 그 벡터를 사람 언어로 번역한 결과일 뿐이에요.
LatentRAG는 이렇게 작동해요:
1️⃣ 그냥 한 번에 처리 — 생각이랑 검색어를 글자로 풀지 않고, 하나의 forward pass(단 한 번의 계산) 로 벡터 상태로 뽑아냄
2️⃣ 벡터로 바로 검색 — 그 "생각 벡터"를 검색 엔진에 그대로 던져서 관련 문서 찾기
3️⃣ 필요할 때만 사람 언어로 번역 — 디버깅하거나 확인이 필요할 때는 별도로 "병렬 디코더"가 벡터를 글로 풀어줌
이게 왜 빠를까요? 🤓
글자를 한 글자씩 만들 필요가 없으니까, 순차 계산이 사라지고 병렬 계산 이 가능해져요
"단어 사이 자연스럽게 이어가기" 같은 비효율적인 작업도 안 해도 돼요
🎯 풀어야 했던 두 가지 어려운 문제
물론 아이디어만 좋다고 다 되는 건 아니죠. 저자들이 부딪힌 두 가지 벽이 있었어요.
문제 1️⃣: 데이터 부족 📉 보통 검색 모델 학습하려면 수억 개의 (질문-문서) 쌍이 필요해요. 그런데 Agentic RAG에서 쓸 수 있는 학습 데이터는 고작 수만 개 수준. 100분의 1, 1000분의 1 수준이죠.
→ 해결 : KL divergence라는 통계 기법을 써서 "이미 잘 학습된 기존 검색 모델"의 행동을 흉내내도록 학습. 즉, 기존 모델이 어떤 문서를 어느 정도 좋아하는지 그 "분포"를 따라가게 만든 거예요. 적은 데이터로도 학습이 잘 되도록!
문제 2️⃣: 투명성 문제 🔍 벡터로만 처리하면 AI가 "왜 그런 결정을 했는지" 사람이 알 수 없어요. 의료, 법률 같은 분야에서는 큰 문제죠.
→ 해결 : 평소엔 빠르게 벡터로 돌리고, 필요할 때 병렬 디코더 가 모든 단계의 벡터를 한꺼번에 글로 풀어줌. 속도와 투명성을 같이 잡은 거예요!
📊 결과는? 거의 사기 수준 😲
7개 벤치마크(NQ, TriviaQA, PopQA, HotpotQA, 2wiki, Musique, Bamboogle)에서 테스트한 결과:
✅ 정확도 : 기존 최고 수준의 Agentic RAG(Search-R1, AutoRefine 등)와 5% 이내 차이
⚡ 속도 : 평균 지연시간을 약 90% 단축
🏃 단순 RAG와의 격차 : 기존 Agentic RAG가 16~22배 느렸다면, LatentRAG는 단지 1.7~2.1배 만 느림!
쉽게 말하면, "에이전트형 RAG의 똑똑함은 유지하면서, 속도는 단순 RAG에 가깝게" 만든 거예요.
이건 진짜 실무에서 게임 체인저급 결과입니다 💪
💼 왜 이게 우리한테 중요할까?
여러분이 만약 이런 서비스를 만들고 있다면 LatentRAG는 곧바로 영향을 줄 거예요:
🤖 검색 챗봇 / Perplexity 같은 서비스 — 응답 속도가 매우 중요한 비즈니스
📚 사내 지식 검색 시스템 — 직원들이 답을 기다리는 시간이 곧 비용
🏥 의료/법률 AI 어시스턴트 — 빠른 응답 + 추후 검증 가능한 투명성 둘 다 필요
🎓 교육용 AI 튜터 — 학생이 질문하고 너무 오래 기다리면 흥미 떨어짐
특히 양자 컴퓨팅이나 QML처럼 전문 지식이 자주 업데이트되는 분야 에서 RAG는 필수예요.
그런데 속도가 느리면 실용성이 떨어지죠. LatentRAG 같은 접근이 이 한계를 깨는 핵심이 될 수 있어요 🚀
🌟 마무리하며
저는 이 논문 읽으면서 "AI가 꼭 사람 언어로 생각해야 한다는 고정관념을 깨버린 게 진짜 멋지다"는 생각이 들었어요.
AI는 본질적으로 숫자 덩어리니까, 그 숫자 덩어리끼리 빠르게 소통하게 두는 게 효율적이죠.
사람한테 보여줄 때만 번역해주면 되니까요. 🧠
여러분은 어떻게 생각하세요?
"AI가 생각을 글로 안 적는 게 더 빠르긴 한데, 그 과정을 사람이 검증하기 어려워지면 어떻게 해야 할까?" 라는 질문, 한 번 같이 고민해 보면 재밌을 것 같아요 💭
오늘도 흥미로운 논문 하나 같이 보셨다면 좋겠어요. 그럼 내일 또 새로운 논문으로 만나요! 👋
출처: https://arxiv.org/abs/2605.06285