거대언어모델(LLM) 기반 검색 및 추천 시스템 동향

                                                                                                      작성자 : 이종욱 자문위원 (성균관대 교수)

요즘 화제가 되고 있는 인공지능 기술 중 하나가 바로 **거대언어모델(LLM: Large Language Model)**입니다. 우리가 잘 아는 챗GPT 같은 기술이 여기에 속하죠. 이런 모델들은 수많은 텍스트 데이터를 기반으로 학습해서, 마치 사람처럼 글을 읽고 이해하고 대답할 수 있는 능력을 갖췄습니다.

이 발표에서는 이런 거대언어모델이 어떻게 검색 시스템이나 추천 시스템에 적용되고 있고, 앞으로 어떤 방향으로 발전할 것인지를 다뤘습니다.

1. 기존 검색/추천 시스템의 한계
전통적인 검색 시스템은 우리가 흔히 사용하는 키워드 기반 검색(BM25, TF-IDF 등)을 말합니다. 그런데 이 방식은 단어 자체만 일치하면 결과를 보여주기 때문에 문맥을 이해하지 못하는 한계가 있죠.

추천 시스템도 마찬가지입니다. 과거에는 주로 사용자의 구매 이력이나 평가 기록을 토대로 콘텐츠를 추천했는데, 이 방식은 새로운 사용자나 상품에 대한 적응력이 떨어지고, 사용자의 의도나 맥락을 잘 반영하지 못하는 문제가 있습니다.

2. LLM을 활용한 새로운 접근: 생성 기반 검색·추천
이제는 거대언어모델을 활용해서 사용자의 질문을 이해하고, 필요한 정보를 찾아서 직접 대답을 생성하는 방식으로 진화하고 있습니다.
이를 생성 검색(Generative Search) 또는 **생성 추천(Generative Recommendation)**이라고 부르는데요, 예를 들어 사용자가 “여름휴가에 좋은 여행지 추천해줘”라고 물으면, 모델이 단순히 과거 데이터를 나열하는 게 아니라 사용자의 취향, 맥락, 최신 트렌드 등을 종합적으로 고려해 자연스러운 문장으로 답을 해주는 것입니다.

3. RAG: 검색과 생성의 결합
그런데 거대언어모델에도 문제가 있습니다. 예를 들어, 사실이 아닌 정보를 그럴듯하게 말하는 ‘환각(hallucination)’ 현상, 또는 지식이 최신이 아니어서 업데이트가 어려운 문제가 있어요.

이걸 보완하기 위해 나온 게 **RAG (Retrieval-Augmented Generation)**이라는 방식입니다. 쉽게 말해, 먼저 검색해서 관련 정보를 찾아오고, 그걸 바탕으로 거대언어모델이 문장을 생성하는 구조입니다. 검색과 생성을 합친 모델이라고 보시면 됩니다. 최근에는 여기에 여러 기능(도구 활용, 멀티모달 등)을 추가해 더 발전된 구조들도 나오고 있습니다.

4. 거대언어모델의 한계와 과제
물론 이런 기술이 완벽하진 않습니다.

우선, 잘못된 정보를 만들어내는 환각 현상이 여전히 문제고요.

학습 데이터에 최신 정보가 없으면 새로운 사실을 반영하지 못합니다.

또, 왜 그런 답을 했는지 이해하기 어렵고, 민감한 정보를 실수로 노출할 수도 있습니다.

비용도 문제입니다. 이 큰 모델을 돌리기 위해선 막대한 컴퓨팅 자원이 필요하거든요.

5. 결론
이 발표의 핵심은 거대언어모델이 검색과 추천 시스템을 획기적으로 바꾸고 있다는 점입니다. 기존에는 문서나 제품을 단순히 매칭해서 보여주는 데 그쳤다면, 이제는 사람처럼 이해하고 판단해서 ‘말로 설명해주는’ 방식으로 진화하고 있다는 거죠.

다만, 이 기술이 성공적으로 자리 잡기 위해선 정확성, 신뢰성, 비용 문제, 그리고 보안 문제까지도 함께 해결해야 한다는 점이 강조됩니다.