RAG
- 언어AI 핵심 기술 중 RAG에 대해 알아봅니다.
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
RAG는 ‘검색 기반 생성’ 기술로, 외부 지식(문서, 데이터베이스 등)을 검색해 참고한 뒤, 그 내용을 바탕으로 답변을 생성하는 AI 기법입니다. 기존의 생성형 AI는 학습된 데이터만 바탕으로 답변했지만, RAG는 질문에 맞는 정보를 외부에서 찾아온 다음, 그 정보를 바탕으로 보다 정확하고 신뢰도 높은 답변을 생성합니다.
쉽게 말해, AI가 “기억에만 의존해서 말하는 것”에서 “찾아보고 근거를 제시하며 말하는 것”으로 발전한 기술이라고 보시면 됩니다.
왜 중요한가요?
정보 최신성 확보: 고정된 학습 데이터만 사용하는 모델의 한계를 극복하고, 최신 정보 기반의 답변을 생성할 수 있습니다.
정확성 향상: 잘못된 내용을 만들어내는 ‘할루시네이션(환각)’ 문제를 줄이고, 근거 중심의 신뢰 가능한 답변을 제공합니다.
기업 내부 지식 활용: AI가 회사 내부의 문서, 정책, 매뉴얼 등에서 답을 찾아 설명하게 함으로써, 사내 지식 검색 시스템으로도 활용됩니다.
적용 사례
사내 문서 기반 챗봇
설명: 사용자가 자연어로 질문하면, 사내에 업로드된 문서에서 필요한 정보를 찾아서 요약하고 답변해주는 AI 서비스입니다.
활용 예: "휴가 규정은 어떻게 되나요?"와 같은 질문을 하면 사내 문서에서 해당 내용을 찾아 관련 조항과 함께 답변해줍니다.
특징: 기업 문서 기반 RAG 구현 사례로, 사내 지식 검색 AI로 널리 사용되고 있습니다.
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