Rag

인공지능 기술의 발전으로 대규모 언어 모델(LLM) 이 놀라운 성능을 보여주고 있지만, 여전히 최신 정보 반영이나 특정 도메인 지식 활용에 한계가 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 기술이 바로 RAG(Retrieval-Augmented Generation)입니다.  RAG는 '검색 증강 생성'이라고 번역할 수 있으며, LLM의 광범위한 일반 지식과 외부 데이터베이스의 특정 정보를 결합하여 더 정확하고 맥락에 맞는 응답을 생성하는 AI 기술입니다. 이 기술은 최신 정보 반영, 특정 도메인 지식 보강, 환각(Hallucination) 문제 감소 등의 장점을 제공합니다.이 글에서는 RAG의 기본 원리를 이해하고 테스트해 볼 수 있는 간단한 RAG 프로그램을 만들어보겠습니다. 우리가 만들 프로그램은..

RAG는 Retrieval-Augmented Generation의 약자로, '검색 증강 생성'이라고 번역할 수 있습니다. 이는 대규모 언어 모델(LLM)의 성능을 외부 지식 소스와 결합하여 향상하는 AI 기술입니다. RAG는 LLM의 광범위한 일반 지식과 외부 데이터베이스의 특정하고 최신의 정보를 결합하여, 더 정확하고 맥락에 맞는 응답을 생성하는 것을 목표로 합니다.#1. RAG의 작동 원리RAG 시스템의 작동 과정은 크게 네 단계로 나눌 수 있습니다.질문 처리 (Query Processing)사용자의 질문이나 입력을 받아 분석합니다. 이 단계에서는 질문의 핵심 키워드를 추출하거나, 질문의 의도를 파악합니다.관련 정보 검색 (Information Retrieval)처리된 질문을 바탕으로 외부 지식 저장..