RAG

RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성)는 LLM의 답변 품질을 높이기 위해 외부 데이터 소스에서 관련 정보를 검색한 뒤, 이를 프롬프트에 포함시켜 응답을 생성하는 기법입니다. 이 방식을 통해 모델이 학습하지 않은 최신 정보나 특정 도메인 지식을 활용할 수 있으며, 환각(hallucination)을 줄이는 데 효과적입니다. 벡터 데이터베이스와 임베딩을 활용하여 구현되며, 기업 내부 문서 검색, 고객 지원 등에 널리 사용됩니다.