rag(retrieval-augmented generation)2 RAG의 한계와 미래 전망: AI 검색 기술의 진화 서론: RAG의 현재와 한계를 이해해야 하는 이유AI 기술이 급속도로 발전하면서 RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성)는 더욱 신뢰할 수 있는 정보를 제공하는 강력한 도구로 자리 잡았습니다. 기존 생성형 AI가 훈련된 데이터만을 활용하는 반면, RAG는 외부 정보를 검색하여 최신 데이터를 반영할 수 있습니다. 이로 인해 의료, 법률, 금융 등 정확한 정보가 필요한 분야에서 광범위하게 활용되고 있습니다.그러나 RAG에도 한계가 존재합니다. 실시간 검색의 속도, 검색된 데이터의 신뢰성 문제, 높은 운영 비용 등의 과제가 해결되지 않으면 RAG의 발전 가능성이 제한될 수 있습니다. 이번 글에서는 RAG의 주요 한계를 분석하고, 이를 극복하기 위한 해결책과 미래 전망을.. 2025. 3. 14. RAG의 작동 원리 및 구현: AI의 검색과 생성 결합 기술 서론: 왜 RAG의 작동 원리를 이해해야 하는가?AI 기술이 빠르게 발전하면서 정보 검색과 생성 능력을 결합한 RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성)가 주목받고 있습니다. 많은 기업과 개발자들은 RAG를 활용하여 더 정확하고 신뢰성 있는 AI 응답 시스템을 구축하고자 합니다. 하지만 RAG의 작동 원리를 제대로 이해하지 못하면, 이를 효과적으로 활용하기 어렵습니다.이번 글에서는 RAG의 핵심 작동 원리를 분석하고, 구현 방법을 단계별로 설명합니다. 또한, 실제 개발에 적용할 수 있도록 벡터 데이터베이스, 임베딩, 검색 알고리즘 등의 개념을 다룰 것입니다.1. RAG의 기본 작동 원리 RAG는 크게 두 단계로 이루어집니다. 검색(Retrieval)과 생성(Gene.. 2025. 3. 13. 이전 1 다음
