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세계의 검색 증강 생성 시장
Retrieval Augmented Generation
상품코드 : 1773884
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2025년 07월
페이지 정보 : 영문 491 Pages
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한글목차

검색 증강 생성 세계 시장은 2030년까지 104억 달러에 달할 전망

2024년에 15억 달러로 추정되는 검색 증강 생성 세계 시장은 2024년부터 2030년까지 CAGR 38.6%로 성장하여 2030년에는 104억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 이 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 문서 검색은 CAGR 35.9%를 기록하며 분석 기간 종료시에는 40억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 리스폰스 생성 부문의 성장률은 분석 기간 동안 CAGR 34.4%로 추정됩니다.

미국 시장은 추정 3억 9,880만 달러, 중국은 CAGR 46.8%로 성장 예측

미국의 검색 증강 생성 시장은 2024년에 3억 9,880만 달러로 추정됩니다. 세계 2위 경제 대국인 중국은 분석 기간인 2024-2030년 CAGR 46.8%로 성장하여 2030년까지 25억 달러의 시장 규모에 달할 것으로 예측됩니다. 기타 주목할 만한 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있고, 분석 기간 동안 CAGR은 각각 32.7%와 35.9%로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 33.9%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계 검색 증강 생성 시장 - 주요 동향 및 촉진요인 정리

검색 증강 생성(RAG)이란 무엇이며, AI 기술을 어떻게 변화시킬 것인가?

검색 증강 생성(RAG)는 자연어 처리(NLP) 작업의 품질과 정확도를 높이기 위해 생성 모델과 검색 기반 시스템의 장점을 결합한 혁신적인 AI 기술입니다. RAG 시스템은 대규모 데이터세트에서 관련 정보를 검색하고 이를 생성형 AI 모델과 결합하여 보다 정확하고 맥락에 맞는 일관된 응답을 생성합니다. 이 하이브리드 접근 방식은 질문 응답, 컨텐츠 생성, 요약 등의 분야에서 큰 잠재력을 보여주고 있습니다. 고객 서비스, 교육, 컨텐츠 제작 등 다양한 산업 분야에서 AI를 활용한 고급 솔루션에 대한 수요가 증가함에 따라 RAG 기술의 채택이 증가하고 있습니다. 또한, 연구 논문, 뉴스 기사, 소셜 미디어 컨텐츠 등 방대한 양의 비정형 데이터를 처리하고 합성하는 RAG 시스템의 능력은 과학 연구, 비즈니스 인텔리전스, 헬스케어 등 다양한 분야로 적용 범위를 넓혀가고 있습니다.

기술 발전은 RAG 시스템의 개발을 어떻게 형성하고 있는가?

최근 AI, 특히 신경망과 트랜스포머 모델의 발전 추세는 RAG 시스템의 효율성과 정확성을 높이고 있으며, GPT-3 및 BERT와 같은 대규모 사전 학습된 언어 모델을 검색 기술과 통합함으로써 AI 시스템이 인간과 같은 텍스트를 생성하고 복잡한 쿼리에 대한 통찰력 있는 답변을 제공하는 능력을 크게 향상시켰습니다. 복잡한 쿼리에 대한 통찰력 있는 답변을 제공하는 능력이 크게 향상되었습니다. 또한, 비지도 학습의 발전으로 RAG 모델은 문맥, 뉘앙스 및 특정 사용자 요구를 더 잘 이해할 수 있게 되어 더욱 정교하고 적응력이 뛰어난 AI 시스템을 만들 수 있게 되었습니다. 클라우드 기반 인프라의 지속적인 개선과 컴퓨팅 비용의 감소는 RAG 기술의 대중화를 촉진하고 기업이 확장 가능하고 비용 효율적인 솔루션을 배포할 수 있도록 돕고 있습니다.

검색 증강 생성 기술의 성장을 촉진하는 시장 동향은?

AI 기반 챗봇과 가상 비서가 점점 더 보편화되고 있는 고객 서비스와 같은 업계에서는 고객과의 상호작용을 개선하기 위해 RAG와 같은 고급 NLP 기술을 필요로 하고 있습니다. 고객과의 상호작용을 개선하기 위해 RAG와 같은 고도화된 NLP 기술이 요구되고 있습니다. 또한, 컨텐츠 제작 및 마케팅 분야의 확대도 시장을 견인하고 있으며, 기업들은 고품질의 개인화된 컨텐츠를 대규모로 생성할 수 있는 효율적인 방법을 모색하고 있습니다. 또한, 기업들이 데이터 분석 및 의사결정에 AI를 활용하여 경쟁력을 유지하기 위해 노력하는 가운데, RAG 시스템은 실시간 인사이트를 제공하고 방대한 데이터세트에서 지식 추출을 자동화하는 데 필수적인 도구가 되고 있습니다. 보다 정교하고 투명하며 신뢰할 수 있는 생성 모델의 필요성이 더욱 커지고 있습니다.

검색 증강 생성 시장의 주요 성장 촉진요인은?

세계 검색 증강 생성 시장의 성장은 지능형, 맥락 인식 AI 시스템에 대한 수요 증가, NLP 및 트랜스포머 기반 모델의 발전, 컨텐츠 제작 및 고객 서비스 분야에서 AI 기술의 활용 확대에 힘입어 성장하고 있습니다. 기업, 정부, 소비자에 의해 생성되는 데이터의 양이 증가함에 따라 이러한 정보를 효율적으로 검색하고 분석할 수 있는 AI 시스템의 필요성이 대두되고 있습니다. 또한, 클라우드 컴퓨팅과 AIaaS(AI-as-a-Service) 플랫폼의 등장으로 RAG 기술은 모든 규모의 조직에 더욱 친숙해지고 있습니다. 조사, 글쓰기, 고객 지원과 같은 지식 노동의 자동화로 전환되면서 모든 산업 분야에서 RAG 솔루션의 도입이 가속화되고 있으며, AI가 계속 발전함에 따라 검색 증강 생성 시장은 강력한 성장세를 보이며 데이터 기반 의사결정과 AI 기반 컨텐츠 생성의 미래를 변화시킬 것으로 예상됩니다. 변화를 가져올 것으로 기대되고 있습니다.

부문

기능(문서 검색, 리스폰스 생성, 요약·리포팅, 추천 엔진), 용도(지식 관리, 고객 지원 및 챗봇, 법무 및 컴플라이언스, 마케팅, 연구개발, 컨텐츠 생성), 도입(클라우드, 온프레미스), 최종 용도(헬스케어, 금융 서비스, 소매 및 E-Commerce, IT·통신, 교육, 미디어 및 엔터테인먼트, 기타)

조사 대상 기업 사례

AI 통합

Global Industry Analysts는 검증된 전문가 컨텐츠와 AI 툴을 통해 시장 정보와 경쟁 정보를 혁신하고 있습니다.

Global Industry Analysts는 일반적인 LLM 및 업계별 SLM 쿼리를 따르는 대신 비디오 기록, 블로그, 검색 엔진 조사, 방대한 양의 기업, 제품/서비스, 시장 데이터 등 세계 전문가로부터 수집한 컨텐츠 리포지토리를 구축했습니다.

관세 영향 계수

Global Industry Analysts는 본사의 국가, 제조거점, 수출입(완제품 및 OEM)을 기반으로 기업의 경쟁력 변화를 예측하고 있습니다. 이러한 복잡하고 다면적인 시장 역학은 매출원가(COGS) 증가, 수익성 감소, 공급망 재편 등 미시적 및 거시적 시장 역학 중에서도 특히 경쟁사들에게 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

ksm
영문 목차

영문목차

Global Retrieval Augmented Generation Market to Reach US$10.4 Billion by 2030

The global market for Retrieval Augmented Generation estimated at US$1.5 Billion in the year 2024, is expected to reach US$10.4 Billion by 2030, growing at a CAGR of 38.6% over the analysis period 2024-2030. Document Retrieval, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 35.9% CAGR and reach US$4.0 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Response Generation segment is estimated at 34.4% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$398.8 Million While China is Forecast to Grow at 46.8% CAGR

The Retrieval Augmented Generation market in the U.S. is estimated at US$398.8 Million in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$2.5 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 46.8% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 32.7% and 35.9% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 33.9% CAGR.

Global Retrieval Augmented Generation Market - Key Trends & Drivers Summarized

What is Retrieval Augmented Generation (RAG), and How is it Transforming AI Technology?

Retrieval Augmented Generation (RAG) is an innovative AI technique that combines the strengths of generative models and retrieval-based systems to enhance the quality and accuracy of natural language processing (NLP) tasks. By retrieving relevant information from large datasets and combining it with generative AI models, RAG systems produce more precise, contextually relevant, and coherent responses. This hybrid approach has shown significant promise in areas such as question-answering, content generation, and summarization. The growing demand for advanced AI-powered solutions in various industries, including customer service, education, and content creation, has driven the adoption of RAG technologies. Furthermore, the ability of RAG systems to process and synthesize vast amounts of unstructured data, such as research papers, news articles, and social media content, has expanded their applications in fields like scientific research, business intelligence, and healthcare.

How Are Technological Advancements Shaping the Development of RAG Systems?

Recent developments in AI, particularly in neural networks and transformer models, have enhanced the efficiency and accuracy of RAG systems. The integration of large-scale pre-trained language models, such as GPT-3 and BERT, with retrieval techniques has significantly improved the ability of AI systems to generate human-like text and offer insightful responses to complex queries. Furthermore, advancements in unsupervised learning have allowed RAG models to better understand context, nuances, and specific user needs, leading to more sophisticated and adaptable AI systems. The continuous improvement of cloud-based infrastructure and the reduction in computational costs are also facilitating the widespread adoption of RAG technologies, enabling businesses to deploy scalable and cost-effective solutions.

What Market Trends Are Driving the Growth of Retrieval Augmented Generation Technology?

The growing need for highly accurate, context-aware AI solutions across industries has been a significant driver for the adoption of RAG systems. Industries such as customer service, where AI-driven chatbots and virtual assistants are increasingly common, are seeking advanced NLP technologies like RAG to improve customer interactions. The expansion of content creation and marketing sectors has also propelled the market, with companies looking for efficient ways to generate high-quality, personalized content at scale. Additionally, as businesses strive to stay competitive by leveraging AI for data analysis and decision-making, RAG systems have become integral tools in providing real-time insights and automating knowledge extraction from vast datasets. The rapid development of AI research and a growing emphasis on AI ethics are further fueling the need for more advanced, transparent, and reliable generative models.

What Are the Key Growth Drivers of the Retrieval Augmented Generation Market?

The growth in the global retrieval augmented generation market is driven by the increasing demand for intelligent, context-aware AI systems, advancements in NLP and transformer-based models, and the expanding use of AI technologies in content creation and customer service. The growing volume of data generated by businesses, governments, and consumers is prompting the need for AI systems capable of efficiently retrieving and analyzing this information. Additionally, the rise of cloud computing and AI-as-a-Service (AIaaS) platforms has made RAG technologies more accessible to organizations of all sizes. The shift towards automation in knowledge work, such as research, writing, and customer support, is further accelerating the adoption of RAG solutions across industries. As AI continues to evolve, the retrieval augmented generation market is expected to experience robust growth, transforming the future of data-driven decision-making and AI-powered content generation.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Retrieval Augmented Generation market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Function (Document Retrieval, Response Generation, Summarization & Reporting, Recommendation Engines); Application (Knowledge Management, Customer Support & Chatbots, Legal & Compliance, Marketing &, Research & Development, Content Generation); Deployment (Cloud, On-Premise); End-Use (Healthcare, Financial Services, Retail & E-Commerce, IT & Telecommunications, Education, Media & Entertainment, Others)

Geographic Regions/Countries:

World; United States; Canada; Japan; China; Europe (France; Germany; Italy; United Kingdom; Spain; Russia; and Rest of Europe); Asia-Pacific (Australia; India; South Korea; and Rest of Asia-Pacific); Latin America (Argentina; Brazil; Mexico; and Rest of Latin America); Middle East (Iran; Israel; Saudi Arabia; United Arab Emirates; and Rest of Middle East); and Africa.

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Our new release incorporates impact of tariffs on geographical markets as we predict a shift in competitiveness of companies based on HQ country, manufacturing base, exports and imports (finished goods and OEM). This intricate and multifaceted market reality will impact competitors by increasing the Cost of Goods Sold (COGS), reducing profitability, reconfiguring supply chains, amongst other micro and macro market dynamics.

TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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