스터디
[아티클] RAG(검색증강생성) + LLM 활용
somsamtam
2025. 1. 29. 17:05
- RAG(검색증강생성) + LLM 활용
- "생성형 AI를 이용해 개발된 애플리케이션에서 사내 데이터와 관련된 질문에 대한 답변을 제공하려면 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기법을 사용해야 하는데요. RAG는 검색한 정보(Retrieval)를 기반으로 AI가 답변을 생성(Generation)하는 방식으로, 사내 데이터에 대해 질의를 하여 관련 정보를 검색한 후 이를 생성형 AI에 전달하여 답변을 생성하는 구조입니다."
- RAG: LLM의 단점인 할루시네이션, 최신화된 데이터 부재 등을 보완하는 역할
- 즉 RAG는 LLM이 대답하기 전에 LLM에게 다른 외부 데이터를 검색한 뒤 답변해 달라고 지시합니다.
10분 만에 RAG 이해하기
AI의 새로운 핫 토픽 RAG(검색-증강 생성)를 설명해 드립니다. | 소프트웨어 산업에는 하루에도 수십 개의 새로운 약어와 개념이 등장합니다. 특히나 빠르게 변하는 AI 기술 같은 경우라면 더욱 말
brunch.co.kr
오늘의집 AI 인턴 ‘오집사’ 개발 여정 - 오늘의집 블로그
Amazon Bedrock을 활용한 AI 기술 도입과 내재화 전략
www.bucketplace.com