RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 검색 증강 생성이라는 기술로, 자연어 처리 분야에서 사용되는 최신 인공지능 기술 중 하나입니다. 기본적으로, RAG는 LLM과 검색 엔진을 결합하여, 단순히 텍스트 데이터만을 기반으로 학습하는 대신, 주어진 쿼리에 대한 정보를 검색하여 응답의 정확성과 관련성을 높입니다.

RAG의 작동 원리:

1. 쿼리 처리: 사용자로부터 입력받은 쿼리(질문)를 처리합니다.

2. 문서 검색: 쿼리와 관련된 문서나 데이터를 빠르게 검색합니다. 이 검색된 데이터는 대개 특정 데이터베이스나 인터넷 상의 정보가 될 수 있습니다.

3. 정보 결합: 검색된 문서의 내용을 기반으로 언어 모델이 새로운 정보를 생성하거나 요약하여 답변을 제공합니다. 이 과정에서 언어 모델은 검색 결과에서 추출된 데이터를 사용하여 보다 정확하고 상세한 응답을 구성합니다.
   

RAG의 장점:

• 정확성 향상: 검색 기능을 통해 얻은 데이터는 응답의 정확성을 크게 향상시킵니다.

• 유연성: 다양한 종류의 쿼리에 대응할 수 있는 능력이 향상되며, 더 넓은 범위의 주제에 대해 답변할 수 있습니다.

• 지식 기반 응답: RAG는 단순한 패턴 학습을 넘어서 실제로 정보에 기반한 응답을 생성할 수 있어, 결과가 더 신뢰성 있고 유용합니다.
  

적용 사례:

• 고객 지원 자동화: RAG를 통해 고객 질문에 대한 더 정확하고 상세한 답변을 제공할 수 있습니다.

• 콘텐츠 추천: 사용자의 검색 히스토리와 관련된 콘텐츠를 보다 정확하게 추천할 수 있습니다.

  
  

RAG와 함께 '벡터DB'와 '서비스 딜리버리'까지 포괄적으로 경험하고 이해할 수 있도록 돕는 도서를 추천합니다. 바로 <챗GPT API를 활용한 챗봇 만들기>인데요, AI 기술의 최신 트렌드를 파악하는 데 큰 도움이 될 것입니다. 관심 있으신 분들은 꼭 읽어보시길 권합니다!

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