세계의 검색 증강 생성(RAG) 시장 : 제공별, 유형별, 용도별, 전개 방식별, 최종사용자별, 지역별 - 예측(-2030년)
Retrieval-augmented Generation (RAG) Market by Offering (Solution (RAG-enabled platforms, data management and indexing layers, retrieval & search models), Services), Type, Application, End User, and Deployment Type - Global Forecast to 2030
상품코드:1856029
리서치사:MarketsandMarkets
발행일:2025년 10월
페이지 정보:영문 350 Pages
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한글목차
검색 증강 생성(RAG) 시장 규모는 2025년에 19억 4,000만 달러로 추정되며, 38.4%의 CAGR로 확대되어 2030년에는 98억 6,000만 달러에 달할 것으로 예측됩니다.
조사 범위
조사 대상 연도
2024-2030년
기준 연도
2024년
예측 기간
2025-2030년
검토 단위
금액(100만 달러/10억 달러)
부문
제공별, 유형별, 용도별, 전개 방식별, 최종사용자별, 지역별
대상 지역
북미, 유럽, 아시아태평양, 중동 및 아프리카, 라틴아메리카
Microsoft, AWS, Google, Anthropic, Cohere 등 주요 기술 기업들은 RAG를 활용한 솔루션, 통합, 파트너십에 많은 투자를 하고 있습니다. 클라우드 하이퍼스케일러는 Azure OpenAI Service 및 AWS Bedrock과 같은 엔터프라이즈 AI 서비스에 RAG를 통합하여 기업이 검색 기능을 생성형 AI 애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있도록 지원하고 있습니다. 이러한 생태계 확장은 RAG의 인지도를 높일 뿐만 아니라, 기업들에게 즉시 사용 가능하고 확장 가능한 솔루션을 제공함으로써 도입 장벽을 낮추고 있습니다. RAG 스타트업에 대한 지속적인 벤처 자금 지원과 모델 제공업체와 검색 인프라 공급업체 간의 제휴는 시장의 성장 궤도를 더욱 가속화할 것입니다.
기업이 대량의 정형 및 비정형 데이터를 지속적으로 처리함에 따라, RAG의 성능을 최적화하기 위해서는 강력한 인덱싱과 효율적인 데이터 관리가 필수적입니다. 벡터 데이터베이스, 임베딩, 실시간 데이터 수집의 발전은 이러한 솔루션의 급속한 보급을 촉진하고 있습니다. 고품질 데이터 검색, 저지연 성능, 확장 가능한 아키텍처에 대한 수요가 증가함에 따라 데이터 관리 및 인덱싱 레이어는 특히 헬스케어, 금융 서비스, 생명과학 등 복잡한 데이터세트를 다루는 분야에서 가장 빠른 속도로 성장할 것으로 예상됩니다. 가장 빠른 속도로 성장할 것으로 예상됩니다.
"유형별로는 기본형 및 확장형 RAG 부문이 예측 기간 동안 시장을 주도할 것으로 보입니다.
기본형 및 확장형 RAG는 신뢰할 수 있는 검색-확장 생성 기능을 원하는 기업에서 조기 채택하여 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 이 유형은 대규모 언어 모델과 강력한 검색 아키텍처를 결합하여 조직이 정형 및 비정형 데이터 소스를 통합하여 의사결정과 지식 생성을 강화할 수 있도록 합니다. 기본 RAG 솔루션은 엔터프라이즈 검색, 컨텐츠 요약 및 도메인별 데이터 합성에 널리 도입되어 높은 정확도, 확장성 및 운영 효율성을 제공합니다. 확장 RAG는 미세 조정된 도메인 지식, 연관성 순위, 고급 임베딩 메커니즘을 통합하여 기본 모델의 성능을 더욱 향상시킵니다. 기업들은 안정성, 확립된 사용 사례, 입증된 ROI로 인해 이 유형을 선호하고 있으며, 시장 규모 측면에서 가장 두드러진 하위 부문을 형성하고 있습니다. 또한, 기술 공급업체는 학습된 모델과 RAG 앤 플레이 통합 기능을 갖춘 기본 RAG 플랫폼을 지속적으로 강화하여 시장에서의 리더십을 더욱 강화하고 있습니다.
아시아태평양은 활발한 기업 수요와 빠르게 성장하는 개발자 커뮤니티로 인해 RAG 시장의 주요 성장 거점이 되고 있습니다. 이 지역 기업들은 헬스케어, 물류, 에너지 등 복잡하고 데이터량이 많은 산업을 관리하기 위해 RAG를 활용하고 있습니다. 클라우드 기반 시스템과 5G 네트워크의 구축은 RAG 기반 어시스턴트 및 엣지에서의 지식 도구에 대한 새로운 기회를 열어주고 있습니다. 아시아태평양의 성장은 정부, 세계 하이테크 기업, 현지 진출 기업 간의 파트너십을 통해 이루어지며, 솔루션이 현지의 규칙과 문화적 요구를 충족하도록 보장합니다. 아시아태평양은 빠르게 채택된 지역일 뿐만 아니라, 특히 멀티모달 AI와 크로스 도메인 AI와 같은 분야에서 RAG의 세계 미래에 영향을 미치는 지역이기도 합니다.
세계의 검색 증강 생성(RAG) 시장에 대해 조사했으며, 제공별, 유형별, 용도별, 전개 방식별, 최종사용자별, 지역별 동향, 시장 진입 기업 프로파일 등의 정보를 정리하여 전해드립니다.
목차
제1장 소개
제2장 조사 방법
제3장 주요 요약
제4장 주요 인사이트
제5장 시장 개요와 업계 동향
소개
시장 역학
검색 증강 생성(RAG) 시장 : 간단한 역사
공급망 분석
생태계
사례 연구
Porter's Five Forces 모델
특허 분석
검색 증강 생성(RAG) 시장의 구매자/고객에게 영향을 미치는 혼란
가격 분석
주요 이해관계자와 구입 기준
기술 분석
규제 상황
주요 회의와 이벤트
검색 증강 생성(RAG) 시장용 기술 로드맵
검색 증강 생성(RAG) 시장의 베스트 프랙티스
현재 비즈니스 모델과 신흥 비즈니스 모델
검색 증강 생성(RAG) 시장에서 사용되는 툴, 프레임워크 및 테크닉
투자와 자금 조달 시나리오
AI/생성형 AI가 검색 증강 생성(RAG) 시장에 미치는 영향
2025년 미국 관세의 영향 - RAG 시장
제6장 검색 증강 생성(RAG) 시장(제공별)
소개
솔루션
서비스
제7장 검색 증강 생성(RAG) 시장(유형별)
소개
기초 RAG와 강화 RAG
에이전트 기반 및 적응형 RAG
지식 구조화 및 메모리 기반 RAG
프라이버시 보호 및 분산형 RAG
기타
제8장 검색 증강 생성(RAG) 시장(용도별)
소개
기업 검색
도메인 고유의 데이터 합성
컨텐츠 요약과 생성
개인화된 추천사항과 인사이트
코드와 개발자 생산성
기타
제9장 검색 증강 생성(RAG) 시장(전개 방식별)
소개
온프레미스
클라우드
제10장 검색 증강 생성(RAG) 시장(최종사용자별)
소개
헬스케어·생명과학
소매·E-Commerce
금융 서비스
통신
교육
미디어·엔터테인먼트
기타
제11장 검색 증강 생성(RAG) 시장(지역별)
소개
북미
북미 : 거시경제 전망
미국
캐나다
유럽
유럽 : 거시경제 전망
영국
독일
프랑스
이탈리아
기타
아시아태평양
아시아태평양 : 거시경제 전망
중국
인도
일본
호주와 뉴질랜드
한국
기타
중동 및 아프리카
중동 및 아프리카 : 거시경제 전망
아랍에미리트
사우디아라비아
남아프리카공화국
기타
라틴아메리카
라틴아메리카 : 거시경제 전망
브라질
멕시코
기타
제12장 경쟁 구도
소개
주요 진출 기업의 전략/강점, 2022-2025년
매출 분석, 2024년
시장 점유율 분석, 2024년
브랜드/제품 비교
기업 평가와 재무 지표
기업 평가 매트릭스 : 주요 진출 기업, 2024년
기업 평가 매트릭스 : 스타트업/중소기업, 2024년
경쟁 시나리오
제13장 기업 개요
소개
주요 진출 기업
MICROSOFT
AWS
GOOGLE
ANTHROPIC
IBM
NVIDIA
COHERE
PINECONE
ELASTIC
MONGODB
기타 기업
PROGRESS SOFTWARE
RAGIE.AI
CLARIFAI
VECTARA
WEAVIATE
CHATBEES
ZILLIZ
QDRANT
제14장 인접 시장/관련 시장
소개
생성형 AI 시장
대규모 언어 모델(LLM) 시장
제15장 부록
KSM
영문 목차
영문목차
The retrieval-augmented generation (RAG) market is estimated to be USD 1.94 billion in 2025 and is projected to reach USD 9.86 billion by 2030 at a CAGR of 38.4%.
Scope of the Report
Years Considered for the Study
2024-2030
Base Year
2024
Forecast Period
2025-2030
Units Considered
Value (USD Million/ Billion)
Segments
Offering, Type, Application, End User, Deployment Type, and Region
Regions covered
North America, Europe, Asia Pacific, Middle East & Africa, and Latin America
Major technology companies, including Microsoft, AWS, Google, Anthropic, and Cohere, are heavily investing in RAG-powered solutions, integrations, and partnerships. Cloud hyperscalers are embedding RAG into their enterprise AI offerings, such as Azure OpenAI Service and AWS Bedrock, making it easier for businesses to integrate retrieval capabilities into their generative AI applications. This ecosystem expansion not only raises awareness of RAG but also lowers barriers to adoption by providing enterprises with ready-to-use, scalable solutions. Continued venture funding into RAG startups and partnerships between model providers and retrieval infrastructure vendors further accelerate the market's growth trajectory.
"Data management and indexing layer solution segment to witness significant growth during forecast period."
As enterprises continue to handle massive volumes of structured and unstructured data, robust indexing and efficient data management become critical for optimal RAG performance. Advances in vector databases, embeddings, and real-time data ingestion are driving rapid adoption of these solutions. With increasing demand for high-quality data retrieval, low-latency performance, and scalable architecture, the data management and indexing layer is projected to grow at the fastest rate, particularly in sectors with complex datasets like healthcare, financial services, and life sciences.
"By type, foundational and enhanced RAG segment to lead market during forecast period."
Foundational and enhanced RAG is projected to account for the largest market share due to its early adoption across enterprises seeking reliable retrieval-augmented generative capabilities. This type combines large language models with robust retrieval architectures, enabling organizations to integrate structured and unstructured data sources for enhanced decision-making and knowledge generation. Foundational RAG solutions are widely deployed in enterprise search, content summarization, and domain-specific data synthesis, offering high accuracy, scalability, and operational efficiency. Enhanced RAG variants further improve the performance of foundational models by incorporating fine-tuned domain knowledge, relevance ranking, and advanced embedding mechanisms. Enterprises favor this type for its stability, established use cases, and proven ROI, making it the most prominent sub-segment in terms of market size. Additionally, technology vendors continue to enhance foundational RAG platforms with pre-trained models and plug-and-play integration capabilities, further reinforcing their market leadership.
"Asia Pacific to record highest growth rate during forecast period."
Asia Pacific is becoming a key growth hub for the RAG market, driven by strong enterprise demand and a rapidly growing developer community. Companies in the region are using RAG to manage complex, data-heavy industries like healthcare, logistics, and energy. The rollout of cloud-based systems and 5G networks is opening up new opportunities for RAG-powered assistants and knowledge tools at the edge. Growth in the Asia Pacific comes from partnerships between governments, global tech giants, and local players, which ensures solutions meet local rules and cultural needs. Making Asia Pacific not just a fast adopter, but also a region that will influence the global future of RAG, especially in areas like multimodal and cross-domain AI.
Breakdown of primaries
The study contains insights from various industry experts, from solution vendors to Tier 1 companies. The break-up of the primaries is as follows:
By Company Type: Tier 1 - 35%, Tier 2 - 45%, and Tier 3 - 20%
By Designation: C-level -35%, D-level - 30%, and Others - 35%
By Region: North America - 40%, Europe - 20%, Asia Pacific - 25%, Middle East & Africa - 9%, Latin America - 6%
The major players in the retrieval-augmented generation (RAG) market include Microsoft (US), Amazon Web Services, Inc. (US), Anthropic (US), Google (US), IBM (US), Cohere (Canada), NVIDIA (US), Pinecone (US), Elastic N.V. (US), Progress Software Corporation (US), Vectra AI, Inc. (US), Ragie.ai (US), Clarifai (US), Chatbees (US), Zilliz (US), Weaviate (Netherlands), Qdrant (Berlin), and MongoDB (US). These players have adopted various growth strategies, such as partnerships, agreements, collaborations, new product launches, enhancements, and acquisitions, to expand their market footprint.
Research Coverage
The market study covers the retrieval-augmented generation (RAG) market size and growth potential across different segments, including offering, type, application, end user, deployment type, and region. The offerings studied include solutions (RAG-enabled platforms, data management and indexing layers, retrieval & search models, and other solutions), and services (managed and professional). The type segment includes foundational & enhanced RAG, agentic & adaptive RAG, knowledge-structured & memory-based RAG, privacy-preserving & distributed RAG, and other types. The application segment includes enterprise search, domain-specific data synthesis, content summarization & generation, personalized recommendations & insights, code & developer productivity, and other applications. The end user segment includes healthcare & life sciences, retail & e-commerce, financial services, telecommunications, education, media & entertainment, software & technology providers, and other end users. The deployment type segment includes on-premises and cloud. The regional analysis of the retrieval-augmented generation (RAG) market covers North America, Europe, Asia Pacific, the Middle East & Africa, and Latin America.
Key Benefits of Buying the Report
The report will help market leaders and new entrants with information on the closest approximations of the global retrieval-augmented generation (RAG) market's revenue numbers and subsegments. It will also help stakeholders understand the competitive landscape, gain insights, and plan suitable go-to-market strategies. Moreover, the report will provide insights for stakeholders to understand the market's pulse and provide them with information on key market drivers, restraints, challenges, and opportunities.
The report provides the following insights.
Analysis of key drivers (Enhancing accuracy with context-aware AI responses, accelerating enterprise digitization), restraints (Managing high infrastructure costs, ensuring data privacy and protection), opportunities (Integrating RAG with domain-specific applications, expanding multilingual support), and challenges (Managing vendor fragmentation, mitigating risks of AI hallucinations) that are influencing the growth of the retrieval-augmented generation (RAG) market.
Product Development/Innovation: Detailed insights on upcoming technologies, research & development activities, and new product & service launches in the retrieval-augmented generation (RAG) market
Market Development: The report provides comprehensive information about lucrative markets, analyzing the retrieval-augmented generation (RAG) market across various regions.
Market Diversification: Comprehensive information about new products and services, untapped geographies, recent developments, and investments in the retrieval-augmented generation (RAG) market.
Competitive Assessment: In-depth assessment of market shares, growth strategies and service offerings of leading players such as Microsoft (US), Amazon Web Services, Inc. (US), Anthropic (US), Google (US), IBM (US), Cohere (Canada), NVIDIA (US), Pinecone (US), Elastic N.V. (US), Progress Software Corporation (US), Vectra AI, Inc. (US), Ragie.ai (US), Clarifai (US), Chatbees (US), Zilliz (US), Weaviate (Netherlands), Qdrant (Berlin), and MongoDB (US).
