RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 기존 대규모 언어 모델(LLM)의 한계를 극복하기 위해 개발된 혁신적인 자연어 처리 기술입니다. '검색 증강 생성'이라고 번역되는 이 기술은 LLM의 생성 능력과 외부 지식 베이스를 결합하여 더욱 정확하고 최신의 정보를 제공합니다.

RAG의 주요 구성 요소
질의 인코더: 사용자의 질문을 벡터 형태로 인코딩합니다.
지식 검색기: 인코딩된 질문을 바탕으로 외부 지식 베이스에서 관련 정보를 검색합니다.
지식 증강 생성기: 검색된 지식을 활용하여 질문에 대한 답변을 생성하는 언어 모델입니다.

RAG의 작동 원리
검색(Retrieval): 사용자의 질문을 분석하여 관련 정보를 외부 데이터베이스에서 검색합니다.
증강(Augmentation): 검색된 정보를 LLM의 입력에 추가합니다.
생성(Generation): 증강된 입력을 바탕으로 LLM이 최종 응답을 생성합니다.

RAG의 장점
정보의 최신성: 실시간으로 업데이트되는 외부 데이터베이스를 활용하여 최신 정보를 제공합니다.
정확성 향상: 직접 관련 정보를 참조하여 LLM의 "환각" 문제를 크게 줄입니다.
도메인 적응성: 특정 분야의 전문 지식을 쉽게 통합할 수 있습니다.

RAG 기술은 질의응답, 정보 검색, 팩트 체킹 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 최신 LLM 모델에도 적용되고 있습니다