RAG, CAG, TAG 차이점은? 우리 기업을 위한 생성형 AI 전략 가이드

대규모 언어 모델(LLM)의 활용이 확산되면서, 단순히 생성형 AI를 도입하는 것만으로는 비즈니스 성과를 내기 어려운 시대가 되었습니다. 기업은 더 이상 “AI를 쓰느냐, 쓰지 않느냐”의 문제가 아니라, 어떤 아키텍처를 선택해 데이터와 결합하느냐가 성공을 좌우합니다.

가장 널리 알려진 방식은 RAG(Retrieval-Augmented Generation)입니다. 하지만 2024년 말부터는 CAG(Cache-Augmented Generation)가 새로운 대안으로 주목을 받기 시작했고, 일부 특수한 영역에서는 TAG(Table-Augmented Generation)이 꼭 필요하다는 목소리도 커지고 있습니다. 그리고 최근에는 이 모든 방식을 조율할 수 있는 차세대 개념, Agentic RAG가 등장하며 주목 받고 있습니다.

이 글에서는 RAG, CAG, TAG의 특징과 차이, 그리고 기업이 어떤 전략을 선택해야 하는지 살펴봅니다. 마지막으로, 로민의 Textscope® Prism이 어떻게 Agentic RAG를 구현하고 있는지도 함께 다루겠습니다.

1. RAG의 보편성과 한계: 사내 문서 데이터가 성패를 가른다

RAG는 지금까지 가장 많이 적용된 생성형 AI 아키텍처입니다. 핵심은 간단합니다. 사용자의 질문이 들어오면, 외부 데이터베이스나 문서 저장소에서 관련 정보를 검색한 뒤, 이를 LLM의 입력에 결합해 답변을 생성하는 것입니다.

이 구조는 환각(hallucination)을 줄이고, 답변의 근거를 제시할 수 있게 해줍니다. 특히 기업 환경에서 중요한 “출처 기반 응답”을 제공할 수 있기 때문에 금융, 공공, 제조 등 여러 산업에서 채택되고 있습니다.

하지만 RAG는 완벽하지 않습니다.

• 검색 품질 의존성: 검색기가 관련 문서를 제대로 못 찾으면 답변의 질도 떨어집니다.

• 지연(latency): 검색 → 증강 → 생성 단계를 거치기 때문에 속도가 느려질 수 있습니다.

• 구조적 데이터 처리 한계: 복잡한 표나 수치가 들어 있는 문서는 단순 텍스트 청킹 과정에서 구조가 깨지며 오답이 발생하기도 합니다..

이러한 한계는 RAG가 잘못된 기술이기 때문이 아니라, AI가 처리할 데이터가 복잡해지고 요구사항이 고도화되었기 때문입니다. 즉, RAG는 “기본기”로서 매우 유용하지만, 상황에 따라 보완이 필요한 구조입니다.

2. RAG의 한계를 뛰어넘는 대안: CAG와 TAG

RAG의 보편성과 한계를 모두 이해했다면, 이제 문서 기반 AI 시스템을 고도화 하기 위한 대안 기술인 CAG와 TAG를 살펴볼 차례입니다. 이 기술들은 RAG의 약점을 보완하며, 특정한 상황에서 RAG보다 더 나은 성능을 보여줄 수 있습니다.

2-1. CAG (Cache-Augmented Generation): 속도와 효율성의 극대

CAG는 RAG의 가장 큰 약점인 지연 시간(latency)을 해결하기 위해 등장했습니다. 문서를 미리 모델 컨텍스트에 로드하고, 그 상태를 캐시(KV-cache) 형태로 저장해 두는 방식입니다.

• 작동 방식
  KV 캐시는 오프라인 단계에서 미리 생성되어 저장되고, 이후 사용자의 질문이 들어오면 별도의 검색 과정 없이 캐시된 정보를 즉시 활용해 답변을 생성합니다. 이로써 실시간 검색 단계를 완전히 제거하여 응답 지연을 최소화하고, 시스템 아키텍처를 단순화합니다.

• 장점

  • 검색 단계를 제거해 RAG보다 훨씬 빠름

  • 최근 연구에서는 특정 환경에서 최대 40배 빠른 응답 확인

  • FAQ, 규정집, 매뉴얼 등 고정 지식 기반에 최적

• 고려사항

  • 데이터가 자주 바뀌는 환경에는 비효율적

  • 대규모 데이터셋 전체를 캐시에 담는 것은 현실적으로 불가능

2-2. TAG (Table-Augmented Generation): 추론과 정확성의 비밀

TAG는 RAG가 놓치기 쉬운 표와 수치 중심 데이터를 다루기 위해 고안된 접근입니다.

• 작동 방식: TAG는 문서 내 표, 이미지, 제목 등 모든 구성 요소에 태그를 달아 지식 그래프와 유사한 형태로 정형화합니다. 이는 RAG의 취약점인 구조적 정보 손실을 막고, AI가 마치 사람이 문서를 보듯 전체 맥락을 이해하도록 돕습니다. TAG는 SQL 프로그래밍 및 실행을 활용하여 테이블 관련 질의를 처리함으로써, 연산 효율성과 추론 정확성을 동시에 높입니다.

• 장점

  • 표 내부의 계산이나 여러 테이블을 거친 다단계 추론까지 처리

  • 금융 보고서, 계약서, 규제 문서처럼 정밀성이 중요한 분야에서 강점

• 고려사항

  • 초기 구축이 복잡하고 운영 비용이 늘어날 수 있음

  • 구조화된 데이터 외에 비정형 데이터와의 통합은 여전히 도전 과제

3. RAG·CAG·TAG 핵심 비교 및 최적의 선택 기준

아래 표는 각 기술의 특징과 장단점을 비교하여, 우리 기업의 비즈니스 목적에 맞는 최적의 모델을 선택하는 데 도움을 줍니다.

4. Agentic RAG: 하이브리드 오케스트레이션 플랫폼

하지만 현실은 단순히 하나를 고르는 문제가 아닙니다. RAG와 CAG는 서로 보완적이며, 상황에 따라 TAG가 꼭 필요한 순간도 있습니다. 여기서 등장하는 개념이 Agentic RAG입니다.

Agentic RAG는 기존 RAG에 에이전트적 의사결정 능력을 결합한 방식입니다. 단순히 검색한 문서를 LLM에 던지는 것이 아니라, 쿼리 난이도와 맥락을 스스로 판단하고, 필요하다면 전략을 바꿉니다.

• 단순 FAQ라면 → CAG 모드로 빠르게 캐시된 응답 제공

• 최신 데이터가 필요하다면 → RAG 모드로 검색 수행

• 표 계산이 포함된다면 → TAG 모드로 전환

즉, Agentic RAG는 “RAG의 개선형”이 아니라, RAG·CAG·TAG를 상황별로 조율하는 하이브리드 오케스트레이션 플랫폼입니다.

5. 하이브리드 전략: 단일도, 조합도 가능하다

중요한 점은 Agentic RAG 자체로도 충분히 강력하다는 것입니다. 그러나 실제 기업 환경에서는 데이터와 업무 요구가 다양하기 때문에, RAG+CAG, RAG+TAG, 혹은 세 가지 모두를 결합한 하이브리드 구조가 더 적합할 수 있습니다.

• 금융기관: 실시간 시장 데이터(RAG) + 고정 규정집(CAG)

• 제조기업: 기술 매뉴얼(CAG) + 생산 시스템 로그(TAG)

• 공공기관: 법령 문서(RAG) + 민원 FAQ(CAG) + 행정 시스템(TAG)

정답은 하나가 아니라, 각 기업의 데이터 특성과 목표에 맞는 최적 조합입니다.

6. 하이브리드 오케스트레이션 플랫폼 Textscope® Prism

로민의 Textscope® Prism은 바로 이러한 하이브리드 전략을 가능하게 하는 솔루션입니다. 로민은 RAG가 가진 잠재력을 극대화하기 위해, CAG와 TAG의 장점을 결합해 AI-Native 데이터를 기반으로 AI 시스템 구축이 가능합니다.

• Textscope® Prism: 문서 특화 Agentic RAG 플랫폼인 Prism은 멀티 에이전트 시스템을 활용해 복합적인 질의에 최적의 답변을 찾아내고, CAG의 원리를 적용하여 자주 묻는 질문에 대한 응답 속도를 향상 시킬 수 있습니다.

• Textscope® Doc Parser: 로민의 핵심 기술인 VLM(Vision-Language Model)이 탑재된 솔루션입니다. VLM은 문서의 텍스트, 이미지, 레이아웃을 통합적으로 이해하여, 복잡한 표 구조나 손글씨까지 정확하게 인식하고 분석합니다. 이 기술은 비정형 문서를 AI가 즉시 활용할 수 있는 AI-Native 데이터(HTML, JSON, Markdown)로 변환하여 RAG의 정확도를 획기적으로 높이는 핵심 역할을 합니다.

이처럼 로민의 솔루션은 입력 데이터의 품질부터 최종 답변의 생성까지, AI 시스템의 모든 단계에서 시너지를 창출하는 하이브리드 아키텍처를 제공합니다.

7. 산업별 적용 시나리오

• 금융
  투자 리포트·재무제표 등 표와 그래프가 많은 문서 → Doc Parser + TAG로 구조 보존 → Prism이 RAG·CAG·TAG를 결합해 빠르고 정확한 리서치 지원

• 공공
  법령·민원 서류·행정 지침 등 방대한 문서 → FAQ는 CAG로 즉시 응답 → 복잡한 법령 검색은 RAG → TAG로 표 기반 규정 확인 → 온프레미스로 보안·규제 준수

• 제조
  매뉴얼·품질 보고서·설비 데이터 → RAG로 필요한 매뉴얼 검색 → CAG로 자주 쓰는 절차 캐싱 → TAG로 생산 데이터·품질 지표 정밀 분석 → 문제 해결 시간 단축

• 의료
  진료 지침·환자 기록·검사 수치 → CAG로 임상 지침 빠르게 제공 → RAG로 최신 의학 논문 검색 → TAG로 검사 결과 정밀 처리 → 근거 기반 진단 지원

8. 자주 묻는 질문(FAQ)

• Q1: 로민은 CAG와 TAG 기술을 어떤 관점에서 바라보고 있나요?

  로민은 이들을 RAG와 경쟁하는 기술이 아닌, RAG를 완성하는 필수적인 요소로 봅니다. 로민의 Doc Parser 기술은 RAG를 위한 고품질 입력 데이터를 생성하고, Prism 플랫폼은 RAG·CAG·TAG를 유기적으로 결합하는 하이브리드 플랫폼을 제공합니다.

• Q2: 표와 수치가 많은 문서도 정확히 처리할 수 있나요?

  가능합니다. 일반 RAG만으로는 표 구조가 깨져 정확도가 떨어질 수 있지만, 로민의 Doc Parser가 문서를 AI-Native 데이터로 변환해 구조를 보존합니다. 이를 TAG 기반 접근과 결합하면 복잡한 계산과 추론도 정확히 처리할 수 있습니다.

• Q3: 하이브리드는 비용이 너무 크지 않나요?

  초기 비용은 있지만, 실패율을 줄이고 운영 효율을 높여 총비용(TCO)은 오히려 낮출 수 있습니다.

• Q4. 대규모 데이터를 다루면서도 속도를 유지할 수 있나요?
  가능합니다. 로민은 자주 쓰이는 데이터는 CAG로 캐싱하고, 표 기반 데이터는 TAG로 정밀 처리하며, 최신성이 중요한 데이터는 RAG로 연결합니다. Prism은 이 과정을 자동으로 조율해, 대규모 환경에서도 속도와 정확성을 동시에 확보합니다.

• Q5: RAG, CAG, TAG 중 하나만 선택해도 괜찮을까요?

  단일 기술로도 특정 목적을 달성할 수 있지만, 복잡한 비즈니스 환경에서는 한계가 명확합니다. 로민은 기업의 고유한 데이터와 워크플로우를 분석하여 RAG, CAG, TAG를 조합한 최적의 하이브리드 전략을 제안합니다.

9. 결론

2025년 이후 생성형 AI의 성공은 단일 기술 선택이 아니라 RAG·CAG·TAG를 어떻게 조합하고 오케스트레이션하느냐에 달려 있습니다. 로민의 Textscope® Prism은 바로 이 역할을 수행하는 Agentic RAG 기반 하이브리드 오케스트레이션 플랫폼입니다.

• 단순 FAQ는 CAG로 빠르게

• 최신 데이터는 RAG로 정확하게

• 표·수치 기반 분석은 TAG로 정밀하게
  그리고 이 모든 과정을 Prism이 자동으로 조율합니다.

이제는 기술 자체가 아니라, 기업의 데이터와 환경에 맞춘 전략적 선택이 필요합니다.

참고 자료 및 출처

• arXiv:2412.15605v1

• arXiv:2506.10380v1