검색 증강 생성
term_id: rag
Category: application_paradigms
Definition
검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG)은 검색 기반 AI 시스템과 생성 기반 AI 시스템의 강점을 결합합니다. 사전 훈련된 언어 모델의 파라미터에만 의존하는 대신, RAG는 먼저 사용자의 쿼리와 관련된 외부 데이터 소스(예: 벡터 데이터베이스)에서 정보를 검색한 후, 이를 컨텍스트로 활용하여 생성 모델을 통해 정확하고 최신의 응답을 만들어냅니다.
Summary
RAG는 응답을 생성하기 전에 외부 지식 베이스에서 관련 정보를 검색하여 생성형 AI 모델을 보완하는 프레임워크입니다.
Key Concepts
- 벡터 데이터베이스(Vector Database)
- 임베딩(Embeddings)
- 컨텍스트 윈도우(Context Window)
- 시맨틱 검색(Semantic Search)
Use Cases
- 기업용 지식 베이스(Enterprise knowledge bases)
- 고객 지원 봇(Customer support bots)
- 연구 보조 도구(Research assistants)