RAG(Retrieval-Augmented Generation)의 개념 간단하게

LLM은 뛰어난 능력을 보여왔지만, 실제 사용을 위해서는 환각 현상이나 느린 지식 업데이트, 답변 투명성 부족 등 같은 문제를 해결해야합니다. RAG는 검색 - 증강 생성이라는 뜻으로 LLM에서 질문에 대한 답변이나 텍스트를 생성하기 전에,  광범위한 데이터베이스 집합에서 관련 정보를 검색하고 이러한 정보를 포함하여 자연스러운 답변을 생성하는 방법 LLM 내부적으로 훈련된 데이터가 시대에 뒤떨어져있을 수 있고, 특정 영역에 대해 지식이 부족할 수 있으며  응답의 투명성이 부족하다는 문제를 해결하는데 중점을 둔다    RAG는 답변의 정확도를 크게 향상시키고 지식 집약적인 작업에서 모델의 환각을 줄이는데 도움이 된다. 또한 사용자가 출처를 인용하여 답변의 정확성을 검증할 수도 있어 모델의 출력에 대한 신뢰..