RAG는 대규모 언어 모델(LLM)을 보완하기 위해 설계된 기술입니다. 이는 외부 데이터베이스의 검색 기능과 언어 생성 모델을 통합하여 신뢰성 있는 정보를 기반으로 높은 품질의 답변을 생성합니다.기존 언어 모델은 학습 데이터에 의존해 고정된 정보를 생성하는 데 반해, RAG는 실시간으로 외부 데이터를 검색하여 최신 정보와 풍부한 맥락을 반영합니다. 예를 들어, 특정 제품의 기술 문서를 요약하거나 최근 뉴스에 대해 설명하는 데 RAG는 기존 접근법을 능가하는 결과를 제공합니다.작동 원리: RAG의 두 축검색기(Retriever): 사용자의 질문을 기반으로 벡터 데이터베이스에서 관련 문서를 검색합니다. 검색기는 입력 질문을 벡터로 변환하고, 유사성을 비교하여 적합한 데이터를 탐색합니다. 이 과정에서 빠른 검..
