세계의 검색 증강 생성(RAG) 시장 규모, 점유율, 동향 분석 보고서 : 기능별, 용도별, 최종 용도별, 지역별, 전개별, 최종 용도별 부문별 예측(2025-2030년)
Retrieval Augmented Generation Market Size, Share & Trend Analysis Report By Function, By Application, By Deployment, By End Use, By Region, And Segment Forecasts, 2025 - 2030
상품코드:1727983
리서치사:Grand View Research
발행일:2025년 04월
페이지 정보:영문 150 Pages
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한글목차
시장 규모 및 동향 :
세계의 검색 증강 생성(RAG) 시장 규모는 2024년에 12억 달러로 평가되었고, 2025년부터 2030년까지 연평균 성장률(CAGR) 49.1%로 성장할 것으로 예측됩니다.
검색 증강 생성 시장은 자연어 처리(NLP)의 발전과 지능형 AI 시스템에 대한 필요성 증가로 인해 빠르게 성장하고 있습니다. 검색 기반 접근 방식과 생성 기능을 결합한 RAG 모델은 고객 서비스, 콘텐츠 생성, 연구와 같은 산업에서 인기를 얻고 있습니다. 이러한 모델은 외부 데이터 소스에 액세스하여 정확도를 높임으로써 AI가 보다 관련성이 높고 맥락을 인식하는 응답을 생성할 수 있도록 합니다. 기업들은 높은 수준의 콘텐츠 품질을 유지하면서 복잡한 워크플로를 자동화하기 위해 RAG로 눈을 돌리고 있습니다. ChatGPT와 같은 생성형 AI 도구의 등장으로 검색 메커니즘을 통해 이를 향상시키는 데 대한 관심이 높아졌습니다. RAG는 특히 정밀도가 요구되는 용도에 적합하여 기업에게 매력적입니다. 이러한 수요로 인해 다양한 사용 사례에 맞게 RAG 프레임워크를 개선하기 위한 연구 및 개발 노력이 활발히 진행되고 있습니다.
검색 증강 생성(RAG) 시장은 생성 기능과 정확한 실시간 데이터 검색을 결합한 고급 AI 솔루션에 대한 수요 증가에 힘입어 크게 성장하고 있습니다. 한 가지 주요 촉진요인은 의료, 금융, 고객 서비스 등 정확성과 상황 인식 응답이 중요한 산업 전반에서 대규모 언어 모델(LLM)의 채택이 증가하고 있다는 점입니다. 또한, 생성형 AI 결과물의 오류를 줄여야 할 필요성으로 인해 조직들은 응답 품질을 개선하기 위해 외부 지식 소스를 활용하는 RAG 시스템을 통합하고 있습니다. 기업 데이터의 80% 이상을 차지하는 것으로 추정되는 비정형 데이터의 확산은 관련 정보를 효율적으로 추출하고 합성하는 RAG 솔루션에 대한 수요를 더욱 촉진하고 있습니다.
그 가능성에도 불구하고 RAG 시장은 몇 가지 도전 과제에 직면해 있습니다. RAG 모델 훈련 및 배포와 관련된 높은 컴퓨팅 비용은 중소기업(SME)에게는 장벽으로 작용합니다. RAG 시스템을 기존 IT 인프라와 통합하는 데 따르는 복잡성 또한 특히 레거시 시스템을 보유한 조직에서 도입을 제한하는 요인입니다. 특히 의료 및 금융과 같은 규제 산업에서는 데이터 프라이버시 및 보안 문제가 추가적인 장애물로 작용하는데, RAG 모델은 방대한 데이터 세트에 액세스해야 하므로 규정 준수 위험이 높아집니다. 또한, RAG 성능을 평가하기 위한 표준화된 프레임워크의 부재로 인해 기업들이 ROI를 정량화하는 데 어려움을 겪으면서 광범위한 구현이 더디게 진행되고 있습니다.
RAG 시장은 특히 고정밀 AI 솔루션이 필요한 분야에서 상당한 기회를 제공합니다. 예를 들어, 의료 업계에서는 실시간으로 의학 문헌을 검색하고 합성하여 진단 정확도를 높이기 위해 RAG를 활용할 수 있습니다. 전자상거래 업계에서는 제품 데이터기반에 동적으로 액세스하여 고객과의 상호작용을 개인화할 수 있습니다. 엣지 AI와 연합 학습에 대한 관심이 높아지면서 지연 시간을 줄이고 데이터 프라이버시를 개선한 RAG 모델을 배포할 수 있는 새로운 길이 열리고 있습니다. 분석가들에 따르면, AI 기반 지식 관리 시스템에 대한 투자가 증가할 것으로 예상되며, RAG가 중심적인 역할을 할 것으로 전망됩니다. AI 공급업체와 도메인별 기업 간의 협업은 혁신을 더욱 촉진하여 틈새 시장을 위한 맞춤형 솔루션을 창출할 것입니다.
목차
제1장 조사 방법과 범위
제2장 주요 요약
제3장 검색 증강 생성(RAG) 시장의 변수, 동향, 범위
시장 소개 및 계통 전망
시장 역학
시장 성장 촉진요인 분석
시장 성장 억제요인 분석
업계의 과제
검색 증강 생성(RAG) 시장 분석 도구
Porter's Five Forces 분석
PESTEL 분석
제4장 검색 증강 생성(RAG) 시장 : 기능 추정 및 동향 분석
부문 대시보드
검색 증강 생성(RAG) 시장 : 기능변동 분석(2023년, 2030년)
문서 검색
응답 생성
요약 및 보고
추천 엔진
제5장 검색 증강 생성(RAG) 시장 : 용도별 추정 및 동향 분석
부문 대시보드
검색 증강 생성(RAG) 시장 : 용도 변동 분석(2023년, 2030년)
지식 관리
고객 지원 및 채팅봇
법무 및 규정 준수
고객 지원 및 채팅봇
마케팅 및 영업
연구개발
컨텐츠 생성
제6장 검색 증강 생성(RAG) 시장 : 전개별 추정 및 동향 분석
부문 대시보드
검색 증강 생성(RAG) 시장 : 도입 변동 분석(2023년, 2030년)
클라우드
온프레미스
제7장 검색 증강 생성(RAG) 시장 : 최종 용도별 추정 및 동향 분석
부문 대시보드
검색 증강 생성(RAG) 시장 : 최종 용도 변동 분석(2023년, 2030년)
의료
금융 서비스
소매 및 전자상거래
IT 및 통신
교육
미디어 및 엔터테인먼트
기타
제8장 검색 증강 생성(RAG) 시장 : 지역 추정 및 동향 분석
검색 증강 생성(RAG) 시장 점유율, 지역별(2023년, 2030년)
북미
미국
캐나다
멕시코
유럽
영국
독일
프랑스
아시아태평양
중국
일본
인도
한국
호주
라틴아메리카
브라질
중동 및 아프리카
사우디아라비아
아랍에미리트(UAE)
남아프리카
제9장 경쟁 구도
기업 분류
기업의 시장 포지셔닝
참가 기업의 개요
재무실적
기능 벤치마크
기업 히트맵 분석
전략 매핑
기업 프로파일 및 상장 기업
Anthropic
Amazon Web Services Inc.
Clarifai
Cohere
Google DeepMind
Hugging Face
IBM Watson
Informatica
Meta AI(Facebook AI)
Microsoft
Neeva
OpenAI
Semantic Scholar(AI2)
HBR
영문 목차
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Market Size & Trends:
The global retrieval augmented generation market size was estimated at USD 1.2 billion in 2024 and is projected to grow at a CAGR of 49.1% from 2025 to 2030. The retrieval augmented generation market is growing rapidly due to advancements in natural language processing (NLP) and the increasing need for intelligent AI systems. RAG models, which combine retrieval-based approaches with generative capabilities, are becoming popular in industries such as customer service, content generation, and research. These models offer enhanced accuracy by accessing external data sources, allowing AI to generate more relevant, context-aware responses. Companies are turning to RAG to automate complex workflows while maintaining a high level of content quality. The rise of generative AI tools such as ChatGPT has sparked interest in enhancing them with retrieval mechanisms. RAG is particularly suited for applications requiring precision, making it appealing for businesses. This demand is pushing research and development efforts to improve RAG frameworks for diverse use cases.
The Retrieval-Augmented Generation (RAG) market is experiencing significant growth, driven by the increasing demand for advanced AI solutions that combine generative capabilities with accurate, real-time data retrieval. One key driver is the rising adoption of large language models (LLMs) across industries such as healthcare, finance, and customer service, where accuracy and context-aware responses are critical. Additionally, the need for reducing hallucinations in generative AI outputs is pushing organizations to integrate RAG systems, which leverage external knowledge sources to improve response quality. The proliferation of unstructured data, estimated to constitute over 80% of enterprise data, further fuels the demand for RAG solutions to extract and synthesize relevant information efficiently.
Despite its potential, the RAG market faces several challenges. High computational costs associated with training and deploying RAG models pose a barrier for small and medium-sized enterprises (SMEs). The complexity of integrating RAG systems with existing IT infrastructure also limits adoption, particularly in organizations with legacy systems. Data privacy and security concerns, especially in regulated industries like healthcare and finance, present additional hurdles, as RAG models require access to vast datasets, raising compliance risks. Furthermore, the lack of standardized frameworks for evaluating RAG performance slows down widespread implementation as businesses struggle to quantify ROI.
The RAG market presents substantial opportunities, particularly in sectors requiring high-precision AI solutions. The healthcare industry, for instance, can leverage RAG to enhance diagnostic accuracy by retrieving and synthesizing medical literature in real-time. In e-commerce, RAG can personalize customer interactions by dynamically accessing product databases. The growing focus on edge AI and federated learning opens new avenues for deploying RAG models with reduced latency and improved data privacy. According to analysts, investments in AI-powered knowledge management systems are expected to rise, with RAG playing a central role. Collaborations between AI vendors and domain-specific enterprises will further drive innovation, creating tailored solutions for niche markets.
Global Retrieval Augmented Generation Market Report Segmentation
This report forecasts revenue growth at global, regional, and country levels and provides an analysis of the latest industry trends in each of the sub-segments from 2020 to 2030. For this study, Grand View Research has segmented the global retrieval-augmented generation market report based on function, application, deployment, end use, and region.
Function Outlook (Revenue, USD Million, 2020 - 2030)
Document Retrieval
Response Generation
Summarization & Reporting
Recommendation Engines
Application Outlook (Revenue, USD Million, 2020 - 2030)
Knowledge Management
Customer Support & Chatbots
Legal & Compliance
Marketing & Sales
Research & Development
Content Generation
Deployment Outlook (Revenue, USD Million, 2020 - 2030)
Cloud
On-premises
End Use Outlook (Revenue, USD Million, 2020 - 2030)
Healthcare
Financial Services
Retail & E-commerce
IT & Telecommunications
Education
Media & Entertainment
Others
Regional Outlook (Revenue, USD Million, 2020 - 2030)
