검색 증강 생성(Retrieval-augmented generation, RAG)은 특정 데이터 소스를 사용해 대규모 언어 모델(LLM)의 "근거"를 갖추는 데 사용되는 기법이다. 대부분의 경우 모델의 원래 학습에는 포함되지 않았던 소스를 이용한다. RAG의 3가지 단계로 구성된다. 지정된 소스에서 검색하기, 소스에서 검색한 컨텍스트로 프롬프트 증강하기, ...


기사 더 읽기