RAG (Retrieval-Augmented Generation) 이해하기서론최근 인공지능 분야에서 주목받는 기술 중 하나인 RAG (Retrieval-Augmented Generation)는 대규모 언어 모델(LLM)의 능력을 한층 더 발전시키는 데 중요한 역할을 합니다. RAG는 LLM이 외부 지식 베이스를 활용하여 더욱 정확하고 관련성 높은 답변을 생성할 수 있도록 돕는 기술입니다.RAG의 개념과 작동 방식초기에는 RAG를 단순히 LLM에 데이터베이스를 추가하는 것으로 생각했습니다. 하지만 RAG는 단순히 데이터베이스를 추가하는 것 이상의 의미를 지닙니다. RAG는 LLM이 외부 지식 베이스에서 필요한 정보를 검색하고 활용하여 답변을 생성하는 기술입니다. 즉, RAG는 외부 지식 베이스에서 정보를 ..

(참고) RAG의 기본개념RAG는 "Retrieval-Augmented Generation"의 약자로, 텍스트 생성 모델의 성능을 향상시키기 위해 검색(retrieval) 기술을 결합한 접근 방식입니다. RAG는 크게 두 가지 주요 컴포넌트로 구성됩니다:검색 컴포넌트 (Retrieval Component):이 컴포넌트는 대규모 데이터베이스나 문서 집합에서 관련 정보를 검색하는 역할을 합니다.주어진 입력 문장이나 질문에 대해 관련성이 높은 문서를 찾아냅니다.이 과정은 보통 검색 엔진이나 특정 문서 임베딩 기법을 사용하여 이루어집니다.생성 컴포넌트 (Generation Component):이 컴포넌트는 검색된 정보를 바탕으로 자연스러운 텍스트를 생성합니다.주로 트랜스포머(Transformer) 기반의 언어 ..