The cleanup trap: Stop asking RAG to fix bad data

본 기사는 많은 기업 생성형 AI 파일럿이 production 단계에 이르지 못하는 이유가 모델 한계보다 데이터 기반의 미비에 있다고 지적합니다. 특히 파편화되고 검증되지 않은 레거시 데이터를 RAG 검색 계층에서 보정할 수 있다는 Cleanup Trap이 vector store에 중복, 스키마 드리프트, 오래된 고객 정보를 그대로 전이시킨다고 설명합니다.

RAG는 LLM의 답변을 업무 맥락에 연결하는 유용한 구조이지만, 데이터 품질·거버넌스·CDC 동기화가 선행되지 않으면 오류를 증폭하는 경로가 됩니다. 기업 AI 도입의 초점은 더 큰 모델이나 더 긴 context window보다 데이터 파이프라인의 신뢰성, 관측 가능성, 표준화로 이동하고 있습니다.