비디오 직접 임베딩 vs VLM 파이프라인: 비디오 RAG, 어떤 접근법이 더 나을까
1. 왜 비디오 RAG인가: 텍스트 RAG를 넘어서 텍스트 RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 이미 성숙한 기술입니다. 문서를 청크로 나누고, 임베딩하고, 벡터 데이터베이스에 저장한 뒤, 쿼리와 유사한 청크를 검색해 LLM의 응답을 보강하는 패턴이 확립되어 있습니다. 하지만 기업 데이터의 상당 부분은 텍스트가 아닌 비디오입니다. CCTV 녹화, 회의 녹화, 교육 콘텐츠, 마케팅 영상 등 비디오 형태로 축적된 정보는 방대합니다. Statista 조사에 따르면 2025년 기준 전 세계 인터넷 사용자의 94.6%가 매월 온라인 비디오를 시청하고 있습니다. 이러한 배경에서 VideoRAG 논문(Jeong et al., 2025, ACL Findings)이 비디오 RAG 프레임워크를 제안했습니다. 기존 접근법은 비디오를 텍스트로 변환할 때 멀티모달 정보가 손실되거나, 쿼리 기반 검색 없이 사전에 정의된 비디오만 사용하는 한계가 있었습니다. ...