미세조정을 넘어: RAG(검색 강화 생성) 기술이 장문서의 용어 일관성을 어떻게 향상시키는가?

번역 과정에서 상역 AI는 이미 확정된 주요 용어나 구를 실시간으로 추출하여, 이를 벡터화해 임시 RAG 지식베이스에 저장한다. 이는 AI가 실시간 ‘단기 기억’을 갖는 것과 같다.

AI가 새로운 모호한 용어를 접할 때, 검색 시스템은 이전 단락을 역추적하여 관련 정의나 이미 번역된 예시를 찾아 이를 프롬프트의 일부로 모델에 주입합니다. 이를 통해 100페이지의 번역 방식이 1페이지와 완전히 일치하게 됩니다.

엔터프라이즈 버전 사용자에게는 RAG의 적용 범위를 전체 프로젝트 폴더로 확장할 수 있습니다. 파일 B를 번역할 때 AI는 파일 A의 용어 결정 내역을 참고하여 프로젝트 전체에 걸친 일관성을 구현할 수 있습니다.