컨테이너 기반 마이크로서비스(Container-Based Microservice)는 경량 가상화 환경인 컨테이너에 소규모 서비스(마이크로서비스)를 배포하고 약결합(Loosely Coupling)하여 애플리케이션을 구성하는 방식이다. 컨테이너 기반 마이크로서비스는 주로 컨테이너 오케스트레이션 프레임워크(Container Orchestration Framework)를 통해 관리된다. 컨테이너 기반 마이크로서비스는 관리 시 지능적인 보조 수단으로 외부의 도메인 지식을 검색하여 신뢰성 높은 의사결정을 지원할 수 있는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술을 적용할 수 있다. 그러나, 컨테이너 오케스트레이션 프레임워크가 제공하는 정보는 컨테이너 측면의 동작에 편향되어 있어, RAG를 적용하더라도 마이크로서비스 측면의 정상적인 동작이나 개선을 보장하기 어려운 상황이다. 따라서 본 논문에서는 RAG를 적용한 컨테이너 기반 마이크로서비스 오류 식별 및 해소 방안 생성 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 컨테이너 기반 마이크로서비스의 구축 및 수행 단계 특성을 분석하여 오류 유형을 도출한다. 또한, 수집된 운영 정보와 정상 상태 정보를 대조하여 오류를 식별하는 방법을 제시한다. 마지막으로, 오류 식별 및 해소 방안을 생성하는 RAG 적용 프로세스를 구축한다. 제안하는 생성 방법의 실증적 검증을 위해 RAG 검색을 위한 데이터베이스를 구축하고, 검색 기반 질의를 통해 유형별 오류 식별 및 해소 방안을 생성하는 사례 연구를 수행하였다. 사례의 RAG 데이터베이스 검색 기반의 학습 방법과 생성형 AI 재학습 방법의 오류 해소 방안 생성 시간을 비교하여 평균 393.354초의 단축 효과를 확인하였다. 또한, 사례의 RAG 데이터베이스 검색 기반 생성 방법과 프롬프트 엔지니어링 기반 생성 방법(Zero-Shot Chain-of-Thought, Self-Refine)의 오류 식별 수, 시간, 토큰 사용량을 비교하여 최대 272회의 정답 수 증가, 26.047초의 시간 단축, 3,364.91개의 토큰 절감 효과를 확인하였다. 제안하는 기술은 향후 AI 기술을 활용하여 IT 운영을 최적화하는 방식인 AIOps(Artificial Intelligence for IT Operations)를 실현하는 기반 기술로 활용될 것으로 기대된다.