KAIST 연구진, 데이터가 계속 바뀌어도 검색 정확도 유지하는 '콘다' 기술 공개

기존 기술 대비 정확도 최대 24.5% 향상

실험 결과 CONDA는 데이터가 지속적으로 추가되고 삭제되는 환경에서 기존 최신 기술 대비 검색 정확도를 최대 24.5% 높였다. 데이터 처리 속도도 기존 기술 대비 최대 1.9배 향상시켰다. 연구팀이 1억 개의 데이터가 존재하는 대규모 환경에서 6시간 동안 검색과 데이터 업데이트를 동시에 수행한 결과, CONDA는 비교 기술 가운데 가장 짧은 응답시간과 높은 검색 정확도를 유지했다.

김민수 교수는 "RAG의 중요한 가치는 LLM이 학습하지 못한 최신 정보를 필요한 순간 즉시 찾아 활용할 수 있다는 점"이라며 "이번 연구는 데이터가 끊임없이 변하는 현실 환경에서도 인공지능이 오랜 시간 정확하게 최신 지식을 활용할 수 있는 데이터 인프라를 제시했다는 점에서 의미가 크다"고 말했다. 김민수 교수가 창업한 인공지능 데이터 인프라 기업 그래파이(GraphAI)의 데이터베이스 제품 '아카식DB(AkasicDB)'에 CONDA 기술이 적용돼 올해 4분기에 상용화될 예정이다. 이번 연구에는 KAIST 전산학부 이다래 석사과정 졸업생이 제1저자로 참여했으며 김민수 교수가 교신저자를 맡았다. 연구 결과는 지난 9월 2일 데이터베이스 분야 국제학술대회 VLDB 2026에서 발표됐다.