RAG
검색 증강 생성이 어떻게 작동하는지, 그리고 임베딩, 벡터 데이터베이스, 그리고 리턴팅이 기업 지식 기반 Q&A에서 어떤 역할을 하는지 설명해 주세요.
RAG는 검색 증강 생성으로, 대규모 모델이 메모리에만 의존하지 않고 외부 출처에서 증거를 찾아 답변할 수 있게 합니다. RAG의 기본 과정과 임베딩·벡터 데이터베이스·재정렬 모델이 지식 기반 Q&A에서 각각 무엇을 처리하는지 파악하면 팀이 검색과 슬라이싱의 우회로를 피할 수 있습니다.
RAG란 무엇인가? 파인튜닝·프롬프트 엔지니어링과의 차이
RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성)는 대형 언어 모델이 답변하기 전에 먼저 자료를 찾아보게 하는 기술이다. 모델은 답변을 생성하기 전에 외부 지식 베이스에서 질문과 관련된 내용을 검색한 뒤, 그 내용을 근거로 답변을 작성한...
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AI가 준 웹 링크가 열리지 않을 때? 날조된 링크인지 실제로 사라진 페이지인지 먼저 구분하기
AI가 준 웹 링크가 열리지 않는다면 대부분은 모델이 지어낸 것입니다. 순수 채팅형 AI에게는 실제 URL 데이터베이스가 있는 것이 아니라, 링크는 '그럴듯해 보이는 형식'으로 만들어지기 때문에 해당 페이지가 애초에 존재하지 않았을 수 있습니다. 소수 사례로는 페이지가...
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컨텍스트 윈도우는 크다고 좋은 게 아니다: 1M 토큰 뒤에 숨은 어텐션 비용과 세 가지 오해
컨텍스트 윈도우는 모델이 한 번에 '볼 수 있는' 토큰 총량의 상한입니다. 프롬프트, 대화 기록, 검색으로 가져온 자료, 그리고 모델이 이미 생성한 답변까지 모두 순서대로 하나의 시퀀스에 나열됩니다. 윈도우가 결정하는 것은 모델의 '작업대' 크기이지, 모델이 얼마나 똑...
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벡터 데이터베이스란 무엇인가요? 일반 데이터베이스와 어떻게 다른가요?
벡터 데이터베이스는 벡터 데이터를 저장, 인덱싱 및 쿼리하기 위해 특별히 설계된 데이터베이스입니다. 일반 데이터베이스는 주문 번호가 얼마인지와 같은 정밀한 필드 기반 쿼리에 뛰어납니다; 벡터 데이터베이스는 이 문제에 가장 가까운 문서 구간과 같은 유사성에 따라 쿼리하는...
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임베딩이란 무엇인가요? AI가 의미론에 따라 검색할 수 있는 이유
임베딩은 텍스트, 이미지, 오디오 및 기타 콘텐츠를 디지털 벡터 문자열로 변환하는 것으로 이해할 수 있습니다. AI가 의미론적으로 검색할 수 있는 이유는 키워드 검색처럼 단어 하나하나와 일치하기 때문이 아니라, 비슷한 의미가 벡터 공간에서 더 가까워지기 때문입니다. 간...
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RAG란 무엇인가요? 왜 지식 기반 Q&A는 검색 없이는 할 수 없는 이유
RAG는 검색-증강 생성(Retrieval-Augmented Generation)의 약자로, 중국어로는 일반적으로 회수-증강 생성(Retrieval-Augmented Generation)이라고 불립니다. 핵심은 모델이 모든 정보를 기억하게 하는 것이 아니라, 먼저 외부...
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