# [[다중 모달 RAG (Multimodal RAG)]]

## 📌 Brief Summary
다중 모달 RAG(Multimodal RAG)는 텍스트 기반의 상호작용을 넘어 이미지, 오디오, 차트, 비디오 등 다양한 형태의 데이터를 원활하게 통합하여 검색 및 생성하는 진화된 인공지능 아키텍처입니다 [1-4]. 혼합된 콘텐츠 유형을 다루는 문서 집약적인 기업의 워크플로우를 처리하는 데 적합하며, 단순한 텍스트 검색을 확장하여 더욱 포괄적인 AI 상호작용을 제공합니다 [3, 4]. 궁극적으로 다양한 도메인의 데이터를 통합함으로써 직관적이고 다각적인 형태의 교차 추론을 가능하게 합니다 [2, 3].

## 📖 Core Content
* **데이터 영역의 확장**: 다중 모달 RAG는 전통적인 텍스트 검색을 뛰어넘어 이미지 및 비디오 검색, 오디오 전사(transcription) 및 검색, 차트 분석, 나아가 3D 모델 및 CAD 파일 통합까지 데이터 처리 범위를 넓힙니다 [2, 4].
* **교차 모달 추론(Cross-modal reasoning)**: 텍스트, 이미지, 비디오 등 서로 다른 모달리티의 데이터를 결합하여 종합적으로 정보를 파악하고 추론하는 능력을 제공합니다 [2].
* **엔터프라이즈 환경 최적화**: 텍스트와 이미지, 도표 등이 혼합되어 있는 기업의 문서 집약적인 업무 흐름(workflow)을 처리하는 데 특히 유용합니다 [4].
* **미래 기술 표준으로의 진화 전망**: 2028년에는 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 검색이 모두 통합된 다중 모달 RAG 형태가 업계 표준으로 자리 잡을 것으로 예측됩니다 [5]. 지식의 구조 역시 단순한 문서 모음에서 벗어나 벡터 임베딩, 엔티티 그래프, 계층적 색인 등이 결합된 풍부한 다중 모달 표현 방식으로 변화할 것입니다 [6]. 
* **멀티모달 입력의 실제 적용**: 최신 검색 엔진 동향(예: 구글의 AI Overviews)에서도 사용자가 텍스트뿐만 아니라 이미지나 음성을 활용해 복잡한 질문을 던질 수 있도록 멀티모달 입력을 지원하며 지향점을 보여주고 있습니다 [7].

## ⚖️ Trade-offs & Caveats
소스에는 다중 모달 RAG 구현에만 한정된 고유한 부작용이나 기술적 반대 급부(Trade-off)에 대한 관련 정보가 부족합니다. 

다만, RAG 기반 시스템 전반의 특성상, 일반적인 대규모 언어 모델(LLM)을 단독으로 운영할 때보다 훨씬 복잡한 인프라가 필요하다는 기술적 제약이 따릅니다 [8]. 다중 모달 데이터를 수집하고 임베딩하기 위해서는 특화된 벡터 데이터베이스, 강력한 임베딩 모델, 견고한 검색 메커니즘 등을 구축해야 하며, 대규모의 시맨틱 검색을 효율적으로 처리하기 위한 고성능 컴퓨팅 리소스 투자가 강제된다는 점을 고려해야 합니다 [8].

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*Last updated: 2026-05-04*