AI에 그냥 직접 물어보지 않고 왜 RAG를 쓰나요?

AI 용어집

검색 증강 생성

검색 증강 생성(RAG)은 AI가 먼저 관련 정보를 찾아본 뒤, 찾아낸 내용을 활용해 더 정확하고 근거 있는 답을 내놓게 하는 기법이에요.

이 가이드에서

언어 모델은 학습 데이터에 있던 내용만 알기 때문에 정보가 오래됐거나 여러분의 비공개 문서를 전혀 모를 수 있어요. RAG는 질문을 받는 바로 그 순간에 관련 정보를 가져와서 모델에게 건네줌으로써 이 문제를 해결해요.

오픈북 시험을 떠올려 보세요. AI는 순전히 기억에만 의존해 답하는 대신, 먼저 신뢰할 수 있는 문서 집합 - 예를 들면 사내 매뉴얼 - 을 검색해서 관련된 부분을 찾아낸 뒤, 그걸 바탕으로 답을 작성해요.

RAG는 여러분 자신의 정보를 바탕으로 신뢰할 수 있게 답하는 AI 도구를 만드는 방법이에요. 진짜 쓸모 있는 비즈니스 챗봇과 어시스턴트 뒤에 있는 핵심 기법이에요.

AI가 여러분 자신의 문서와 데이터를 바탕으로 답할 수 있게 해줘요

답변을 실제 출처에 근거하게 만들어서 지어낸 답을 줄여줘요

정확한 고객지원 챗봇과 지식 챗봇을 움직여요

노코드 도구 덕분에 RAG를 설정하기가 점점 더 쉬워지고 있어요

직접 물어보면 모델의 학습 내용에만 의존하게 되는데, 이건 오래됐거나 여러분의 구체적인 정보를 모를 수 있어요. RAG는 최신의 관련 있는 출처를 함께 제공해서 더 정확하고 신뢰할 수 있는 답으로 이어져요.

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