김민수 교수팀 ‘CONDA’ 개발…검색 정확도 최대 24.5% 향상 국내 대학 연구팀이 데이터가 계속 추가되거나 삭제돼도 인공지능(AI)이 필요한 정보를 안정적으로 찾을 수 있는 검색 기술을 개발했다. KAIST는 전산학부 김민수 교수 연구팀이 변화하는 데이터 환경에서도 검색 정확도를 유지하는 동적 벡터 검색 기술 ‘콘다(CONDA)’를 개발했다고 5일 밝혔다. 생성형 인공지능은 학습이 끝난 뒤 새로 생긴 정보를 스스로 알 수 없다. 이 때문에 최신 뉴스나 기업 내부 문서를 검색해 답변에 활용하는 검색증강생성(RAG) 기술이 사용된다. 이때 수많은 자료에서 필요한 정보를 빠르고 정확하게 찾는 검색 기술이 중요하다. 현재 많은 인공지능 검색 시스템은 문서나 이미지의 의미를 숫자 형태인 ‘벡터’로 바꾼 뒤 비슷한 정보끼리 연결해 검색한다. 하지만 새 정보가 추가되고 오래된 정보가 삭제되는 과정이 반복되면 데이터 사이 연결이 끊길 수 있다. 자료가 남아 있어도 인공지능이 해당 정보까지 찾