개념
RAG
검색한 자료를 함께 넣어 답을 생성하게 하는 검색증강생성 방식.
핵심 포인트
- 모델은 학습 시점의 지식만 알아, 최신·내부 자료에는 약하다.
- 질문이 오면 먼저 믿을 만한 자료를 검색해 프롬프트에 함께 넣는다.
- 찾은 자료를 근거로 답하므로 출처를 제시할 수 있고 환각이 줄어든다.
예시
사내 규정 챗봇은, 질문이 오면 규정 문서를 먼저 찾아 그 내용을 근거로 답한다.
한 걸음 더
흔한 오해 — RAG는 모델을 다시 학습(파인튜닝)하지 않는다. 검색과 생성을 합쳐 답할 뿐이다.