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6월 11

[Gemini 업데이트] NotebookLM 업데이트: 한층 더 강력해진 AI 리서치 및 맞춤형 문서 생성 기능 안내

  • 2026-06-11
  • Beomju Kim
  • Workspace 업데이트 소식

안녕하세요, SBC입니다.

최근 많은 기업들이 업무 자동화와 스마트한 사내 지식 관리를 위해 생성형 AI와 대형 언어 모델(LLM)을 적극적으로 도입하고 있습니다. 하지만 비즈니스 현장에서 AI를 활용할 때 가장 우려되는 점이 있죠. 바로 AI가 그럴듯한 거짓말을 지어내는 ‘환각(Hallucination) 현상’입니다.

중요한 비즈니스 의사 결정이나 고객 응대에서 잘못된 정보가 전달되면 치명적인 리스크가 될 수 있기 때문인데요.

오늘 소개해 드릴 소식은 구글 리서치(Google Research) 팀이 발표한 기술로, Gemini의 강력한 추론 능력을 활용해 AI 답변의 신뢰성을 획기적으로 높인 ‘에이전트형 RAG(Agentic RAG)’ 솔루션입니다. 기업용 AI 에이전트의 패러다임을 바꿀 이번 기술의 핵심 내용을 알기 쉽게 정리해 드립니다!


 

🧐 기존 RAG의 한계, ‘에이전트형 RAG’로 넘어서다

기존의 RAG(검색 증강 생성)는 사내 문서나 외부 지식 베이스에서 관련 내용을 찾아와 AI가 답변하도록 돕는 훌륭한 기술이었습니다. 하지만 정해진 파이프라인으로만 작동하다 보니 다음과 같은 한계가 있었습니다.

  • 여러 문서의 정보를 비교·종합해야 하는 복잡한 질문에 취약함

  • 초기 검색 결과가 부실하면 AI 역시 잘못된 답변을 생성함

구글이 제시하는 에이전트형 RAG(Agentic RAG)는 단순한 검색-답변 과정을 넘어, AI가 스스로 주도권을 가지고 ‘계획 ➡️ 검색 ➡️ 검증 ➡️ 보정’의 단계를 자율적으로 반복하는 혁신적인 방식입니다.


 

💡에이전트형 RAG의 4가지 핵심 메커니즘

Gemini 기반의 에이전트형 RAG는 마치 베테랑 연구원처럼 고도의 오케스트레이션(Orchestration) 과정을 거쳐 완벽한 답변을 도출합니다.
 

1. 동적 쿼리 계획 (Dynamic Query Planning)

  • 사용자가 복잡하고 모호한 질문을 던져도, 에이전트가 이를 해결하기 위해 필요한 하위 질문들을 
  • 복잡한 코드 실행 및 분석: 각 노트북에 ‘안전한 클라우드 컴퓨터(Secure Cloud Computer)’ 기능이 탑재되어, AI가 데이터 분석이나 심도 있는 연구를 위해 코드를 직접 작성하고 실행할 수 있습니다. 100가지 이상의 다양한 소프트웨어 기술이 포함되어 문서의 이해도가 획기적으로 높아졌습니다.
  • 성능 대폭 향상: 자체 평가 결과, 기존 시스템 대비 대용량 문서 분석에서는 69.9%, 고급 웹 연구 및 소스 발견 부문에서는 무려 78.2%의 서능 개선 (승률)을 기록했습니다.Performance Gains of our New Reasoning Engine bar chart

2. 다양한 출력 형식 지원 및 강력해진 맞춤 설정 (Customization)

이제 분석된 소스를 바탕으로 단순한 텍스트 요약을 넘어, 사용자가 원하는 상세한 지침(프롬프트)에 맞춰 고품질의 비즈니스 산출물을 만들어 줍니다.생성된 결과물은 스튜디오 패널에서 바로 편집하거나 다운로드할 수 있습니다.
  • 새롭게 추가된 지원 파일 포멧:                                                                                                                                                                                                                   – 문서 및 데이터: PDF (.pdf), 워드 (.docx), 마크다운 구조화된 데이터 (.csv, .json)                                                                                                                   – 시각화 및 프레젠테이션: 데이터 시각화 차트 (.png, .svg), 마이크로소프트 엑셀 (.xlsx), 파워포인트 (.pptx)                                                                     – 이미지: 이미지 파일 형식을 포함한 다채로운 시각 자료 생성 (.png, jpg, .gif 등) 

3. 질문 하나로 시작하는 수월해진 연구 프로세스

  •  기존에는 사용자가 직접 텍스트나 문서를 업로드해야만 NotebookLM을 활용할 수 있었지만, 이제는 어렴풋한 아이디어나 질문 하나만 채팅창에 던져도 연구를 시작할 수 있습니다.
  • AI가 사용자와 대화하며 필요한 소스 저장소를 함께 구축해 나가기 때문에, 새로운 프로젝트의 기획 단계나 다른 언어로 된 원시 자료를 발굴해야 할 때 매우 유용합니다. It's easier to get your research started with NotebookLM

 

🚀실무에서 바로 쓰는 NotebookLM 활용 팁!

이번에 적용된 ‘코드 실행’과 ‘구글 검색 연동’ 기능 덕분에 실무에서 이런 놀라운 작업들이 가능해집니다.
 
  • 연구원/애널리스트: 포맷이 다른 해외 데이터들을 통합 분석하고, 구글 검색으로 추가 맥락까지 보완하여 차트가 포함된 종합 보고서로 다운로드하세요.
  • 엔지니어/기술 전문가: 복잡한 기술 사양서와 제품 스펙 문서를 학습시켜, 발표용 슬라이드 덱(.pptx)이나 프로젝트 로드맵으로 빠르게 변환할 수 있습니다.
  • 소상공인/비즈니스 오너: 매출 데이터와 트렌드 자료를 넣으면 AI가 코드를 실행해 데이터를 분석하고, 미디어 캠페인 기획서나 예산 스프레드시트(.xlsx)를 뚝딱 만들어 줍니다.

방대한 시장 조사 자료를 분석해야 하거나, 복잡한 데이터를 바탕으로 제안서 및 예산안 초안을 빠르게 작성해야 할 때 이번에 업그레이드 된 NotebookLM을 활용해 보세요. 업무 생산성을 한 차원 더 높일 수 있습니다.

관련하여 구글 워크스페이스 도입 및 AI 기능 활용에 대해 궁금한 점이 있으시다면 SBC로 편하게 문의주세요!

🔗참고자료

  • Google 공식 블로그: 한층 더 강력해진 NotebookLM 업데이트 내용
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