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검색 증강 생성(RAG)이란? - LLM의 한계를 극복하다
AI 혁명 그 이후
2022년 11월, OpenAI가 ChatGPT를 공개했습니다. 그 순간은 단순한 기술 발표를 넘어, 세상 전반에 큰 파장을 일으켰습니다. 이후 매일같이 뉴스에서는 인공지능 관련 소식이 쏟아졌고, AI를 발판 삼아 빠르게 성장하는 유니콘 기업들의 이야기도 심심치 않게 들려옵니다. 동시에 자동화로 인해 일자리가 줄어든다는 소식 역시 이제는 놀랍지 않은 일상이 되었습니다.
그러나 화려한 성과와 주목에도 불구하고, AI에는 여전히 풀리지 않은 한계가 존재합니다. 계산 효율이나 전력 소모 문제를 떠나, 언제든 사실과 다른 답변을 내놓을 수 있는 ‘환각(hallucination)’ 현상은 근본적으로 사라지지 않는 고질적 문제로 보입니다.
이런 배경에서 최근 주목받는 기술이 검색 증강 생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation)입니다. RAG는 검색 기반 모델과 생성형 모델을 결합해 양쪽의 강점을 살린 자연어 처리 기법으로, 데이터베이스나 지식 저장소에서 가져온 정보를 활용해 맥락과 정확성이 강화된 결과를 만들어냅니다.
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