Rag2 AI 엔지니어가 꼭 읽어야할 정보, RAG편 인공지능(AI) 기술이 발전함에 따라 검색 증강 생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation)은 대규모 언어 모델(LLM)의 핵심 기능으로 자리 잡았습니다. RAG는 외부 정보를 검색하고 이를 모델의 출력에 통합함으로써 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 제공하는 방식입니다. 2025년 AI 엔지니어들에게 필수적인 RAG 개념과 최신 연구 동향을 소개합니다.1. RAG의 개요와 기본 개념RAG는 대규모 언어 모델(LLM)의 한계를 보완하기 위해 고안된 프레임워크로, 다음과 같은 핵심 요소를 포함합니다:정보 검색(Information Retrieval): TF-IDF, BM25, FAISS 등의 기술을 활용해 관련 데이터를 검색.청킹(Chunking): 긴 문서 데이터를 작은 조.. 2025. 2. 21. RAG란? (RAG 개념과 활용) RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 LLM이 외부 지식 베이스나 문서 저장소에서 질문과 관련된 정보를 검색하고, 이를 프롬프트에 포함시켜 더 정확하고 신뢰성 있는 답변을 생성하는 기술입니다. 이 기술은 LLM의 학습 데이터에 포함되지 않은 최신 정보나 도메인 특화 지식을 활용할 수 있게 해주며, 할루시네이션(Hallucination) 현상을 줄이는 데 도움을 줍니다.RAG의 개념과 특징1. RAG 개념이 생기게된 이유ChatGPT-3 모델이 큰 관심을 받으면서 사용자들이 다양한 결과물을 공유하던 시기가 있었습니다. 그중 "세종대왕 맥북프로 던짐 사건"[1]은 한동안 인터넷에서 화제가 된 밈이었죠. (세종대왕 맥북 던짐 사건 나무위키)이 사건을 계기로 GPT와 같은 AI의 할.. 2025. 1. 17. 이전 1 다음
