심층 검색: 과장된 기대인가, 패러다임 전환인가?

Google, OpenAI, Perplexity 등 주요 AI 연구소에서 '심층 검색' 기능을 잇따라 발표하며 큰 주목을 받고 있습니다. 하지만 '심층 검색'이라는 용어는 명확한 정의가 없으며, 본질적으로 검색 증강 생성(RAG)의 발전된 형태라고 할 수 있습니다. 이러한 시스템은 LLM을 에이전트로 활용하여 정보를 반복적으로 검색하고 분석하여 종합적인 보고서를 생성합니다. 본 기사에서는 수동으로 조정된 프롬프트를 사용한 초기 복합 패턴 접근 방식부터 강화 학습을 사용하는 스탠포드 대학교의 STORM과 같은 엔드투엔드로 최적화된 시스템에 이르기까지 기술적 구현을 분석합니다. Google Gemini와 Perplexity도 유사한 기능을 제공하지만, 자세한 내용은 공개되지 않았습니다. 본 기사는 다양한 '심층 검색' 서비스의 반복 깊이와 훈련의 정교함을 비교하는 개념적 지도로 마무리됩니다.