RAG(Retrieval-Augmented Generation) 이란?

• 한국말로 검색 증강 생성이며, 대규모 언어 모델의 출력을 최적화하여 응답하여 생성하기 전에 학습 데이터 소스 외부의 신뢰할 수 있는 지식 베이스를 참조하도록 하는 프로세스이다. 더 이해하기 쉽게는 "프라이빗 또는 독점 데이터 소스의 정보로 텍스트 생성을 보완하는 기술"이다. 추가 데이터 소스의 컨텍스트를 더하고 훈련을 통해 LLM의 원래 지식 기반을 보완함으로써 검색 경험의 정확도를 개선할 수 있다. RAG는 생성형 AI 시스템이 외부 정보 소스를 사용하여 보다 정확한 상황 인식 응답을 생성할 수 있도록 해주기 때문에 질문 답변 및 콘텐츠 생성과 같은 작업에 유용하다.
• RAG는 LLM의 단점 중 '사실 관계 오류 가능성'과 맥락 이해의 한계'를 개선하는 초점을 맞춘 방법이다. RAG는 LLM에 외부 지식 베이스를 연결하여 모델의 생성 능력과 사실 관계 파악 능력을 향상시키는 기술이다.

참고
https://aws.amazon.com/ko/what-is/retrieval-augmented-generation/
https://modulabs.co.kr/blog/retrieval-augmented-generation/