반응형 RAG1 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 완벽 이해 — LLM을 실제 서비스에 적용하는 방법 1. 왜 RAG가 필요한가최근 LLM(대형 언어 모델)은 다양한 분야에서 활용되고 있지만, 다음과 같은 한계를 가지고 있다.최신 정보 반영이 어렵다특정 도메인(사내 문서, 제품 정보 등)에 대한 지식 부족그럴듯하지만 틀린 답변을 만드는 환각(Hallucination) 문제이 문제를 해결하기 위한 구조가 바로 RAG다.👉 핵심 개념“모르면 추측하지 말고, 관련 데이터를 찾아서 답하자”2. RAG 정의RAG (Retrieval-Augmented Generation)👉 Retrieval (검색) + Generation (생성)즉,외부 데이터를 검색해서 → 그 데이터를 기반으로 LLM이 답을 생성하는 방식3. 전체 동작 흐름[데이터 준비 단계]문서 → 임베딩 → 벡터 DB 저장[질문 처리 단계]질문 → 임베.. 2026. 3. 17. 이전 1 다음 반응형