728x90 반응형 SMALL 시맨틱 검색1 4. Retrieval-Augmented Generation (RAG): 대규모 언어 모델(LLM)과 정보 검색의 결합 1. RAG 개념 및 필요성1.1. 기존 LLM의 한계기존 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)은 훈련된 데이터 내에서만 답변을 생성하는 폐쇄형(Closed-book) 모델입니다. 이는 최신 정보 반영이 어렵고, 훈련 데이터 외부의 새로운 사실을 포함하지 못하는 한계를 가집니다.1.2. RAG의 역할Retrieval-Augmented Generation(RAG)은 이러한 한계를 극복하기 위해 외부 정보 검색(Retrieval)과 생성(Generation) 단계를 결합한 프레임워크입니다. 이를 통해 LLM은 대규모 문서 데이터베이스나 인터넷과 같은 정보 원천에서 정확하고 최신의 데이터를 검색한 후, 이를 기반으로 응답을 생성할 수 있습니다.✅ 핵심 개념:Retrieval(정보 .. 2025. 4. 2. 이전 1 다음 728x90 반응형 LIST
