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RAG (Retrieval-Augmented Generation, 검색증강생성)

RAG은 생성형 AI 모델이 응답을 생성할 때 외부 검색 엔진이나 지식 데이터베이스를 활용하여 정보를 보강하는 기술이다. 이 방식은 모델이 불확실하거나 부정확한 정보를 생성하는 문제(환각 현상)를 줄이고, 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 응답을 제공하는 것을 목표로 한다.

목차

1. RAG란?

RAG는 OpenAI, Meta 등 주요 AI 연구 기관들이 연구한 기술로, 대형 언어 모델(LLM)이 자체적으로 저장한 데이터만을 기반으로 응답을 생성하는 기존 방식과 달리, 실시간 검색을 통해 최신 정보를 반영할 수 있도록 설계되었다.

주요 특징:

2. RAG와 기존 생성 AI의 차이

비교 항목 전통적 생성 AI RAG
데이터 출처 사전 학습된 데이터 사전 학습 데이터 + 실시간 검색
정보의 신뢰성 업데이트가 제한적, 오래된 정보 포함 가능 최신 정보 반영 가능
환각(Hallucination) 문제 자주 발생 줄어듦
...
RAG for LLMs
출처: https://www.promptingguide.ai/research/rag

3. RAG의 활용 사례

RAG 기술은 다양한 분야에서 활용되고 있다.

4. 결론

RAG는 기존 생성형 AI의 한계를 극복하고, 신뢰도 높은 정보를 제공하는 데 유용한 기술이다. 생성 모델과 검색 기능을 결합함으로써 최신 정보를 기반으로 보다 정확한 응답을 제공할 수 있으며, 앞으로 다양한 산업 분야에서 더욱 활발하게 활용될 것으로 예상된다.