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미식가의 개발 일기

RAG: LLM의 한계를 넘은 검색하는 인공지능

1️⃣ RAG(Retrieval-Augmented Generation)란?LLM이 스스로 알지 못하는 정보도 "찾아서" 답변할 수 있게 만들어주는 방식 RAG는 Retrieval(검색)과 Generation(생성)을 결합한 AI 아키텍처이다. 기존의 언어 모델이 모든 정보를 "암기"한 상태에서 응답을 생성하는 방식이었다면, RAG는 외부 지식원을 실시간으로 "검색"하여 그 정보를 바탕으로 응답을 생성한다. 이는 특히 최신 정보 반영이 어려운 LLM의 구조적 한계를 극복하기 위한 접근 방식이다. 2️⃣ RAG의 구성 요소🔔 1. Retriever (검색기)사용자의 질문과 관련된 정보를 외부 데이터(문서, 위키피디아, 데이터베이스 등)에서 검색해 벡터화한다. 벡터화란, 텍스트를 수치화된 고차원 공간 상의 ..
ML, DL 2025. 5. 7. 10:42
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