RAG란 무엇일까요?

RAG는 Retrieval Augmented Generation의 약자로, 검색 증강 생성이라는 뜻입니다. 이는 **대규모 언어 모델(LLM)**의 성능을 향상시키기 위한 기술입니다. LLM은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 텍스트 생성, 번역, 질의응답 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 하지만 LLM은 학습 데이터 외부의 정보에 접근하지 못하고, 생성된 텍스트의 정확성과 신뢰성이 부족할 수 있습니다.

RAG는 LLM의 부족한 부분을 검색 기술로 보완합니다. RAG는 LLM에게 질문을 주면, 먼저 검색 엔진을 사용하여 관련 정보를 검색합니다. 그리고 검색된 정보를 바탕으로 LLM이 텍스트를 생성합니다. 이렇게 하면 LLM이 학습 데이터 외부의 정보도 활용할 수 있고, 생성된 텍스트의 정확성과 신뢰성을 높일 수 있습니다.

RAG의 장점:

정확성 향상	검색된 정보를 바탕으로 텍스트를 생성하기 때문에 LLM만 사용하는 것보다 정확성이 높습니다.
신뢰성 향상	정보 출처를 명확하게 제시할 수 있기 때문에 LLM만 사용하는 것보다 신뢰성이 높습니다.
효율성 향상	LLM이 직접 정보를 검색하는 것보다 검색 엔진을 사용하여 정보를 검색하는 것이 더 효율적입니다.

RAG의 활용 분야:

챗봇	챗봇의 응답 정확성과 신뢰성을 높이는 데 사용할 수 있습니다.
문서 요약	문서의 주요 내용을 정확하게 요약하는 데 사용할 수 있습니다.
번역	번역의 정확성과 자연스러움을 높이는 데 사용할 수 있습니다.
질의응답	질문에 대한 정확하고 신뢰할 수 있는 답변을 제공하는 데 사용할 수 있습니다.

RAG는 LLM의 성능을 향상시키는 유망한 기술입니다.