RAG
RAG
다른 표기: 검색 증강 생성
답을 만들기 전에 관련 문서를 먼저 찾아 와서, 그 내용을 근거로 답하게 하는 방식.
언어 모델은 학습한 시점까지의 내용만 알고, 모르는 것을 그럴듯하게 지어내기도 합니다. RAG 는 질문이 들어오면 문서를 먼저 검색해 함께 넣어 주는 구조입니다.
효과는 둘입니다. 최신 내용과 사내 자료를 다룰 수 있고, 답에 출처를 붙일 수 있습니다. 교육이나 의료처럼 근거가 필요한 분야에서 특히 중요합니다.
품질은 검색이 결정합니다. 엉뚱한 문서를 가져오면 모델은 그 문서를 근거로 잘못된 답을 만듭니다.
- 구성문서 쪼개기 → 임베딩 → 검색 → 답 생성.
- 점검출처를 눌렀을 때 실제로 그 내용이 있는지 사람이 확인해야 합니다.