자고 일어나면 인공지능 관련 기사와 내용이 참 많습니다. 소위 AI시대 대격변 속에서 무엇을 해야할지 고민이 많습니다. AI의 기본적인 이론도 중요하지만, 최근 트렌드를 잘 알고 잘 써먹을 수 있는 것도 개인의 역량이 아닐까 싶습니다. 즉 AI를 하나의 도구로 생각하고 도구를 잘 써먹으면 좋지 않을까요? 오늘은 RAG(검색-증강-생성)이란 무엇인지 간략하게 끄적여보겠습니다. 3줄 요약 ⓐ 검색(Retrieval)은 요청된 외부 지식 을 가져온다. ⓑ 증강(Augmented)은 질문 것에 요청된 것을 더한다 . ⓒ 생성(Generation)은 사용자의 질문에 더한 것을 받아 텍스트로 생성 한다. ⅰ RAG(검색-증강-생성)이란 무엇인가? 최근 인공지능 기술의 발전은 다양한 분야에서 혁신을 일으키고 있으며, 그 중에서도 텍스트 기반의 생성형 AI는 특히 주목받고 있습니다. 하지만 이러한 인공지능 기술이 가진 정확성과 신뢰성의 문제는 사용자와 개발자 모두에게 중요한 과제로 남아 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 등장한 기술 중 하나가 바로 RAG(Retrieval-Augmented Generation)입니다. 자세한 기술적 내용은 RAG 용어가 등장한 2020년 아래의 논문을 참고하기 바랍니다. Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks(2020) (본지는 간단한 내용 만을 기술할 목적이기 때문에 IT 기업의 설명 자료를 참고하여 본인이 이해한 내용을 작성 하였습니다. 혹시나 잘못된 정보가 있다면 알려주세요.) RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 단어 풀이 그대로 '검색 증강 생성'이란 뜻 입니다. 먼저 Retrieval 이란 의미는 검색이란 뜻보다는 외부 지식 데이터베이스에서 가져오는 것, 어딘가에서 요청된 무엇인가를 가져오는 것 을 이야기합니다. 그리고 Augmented 는 증강이란 뜻으로 원래 것에 뭔가를 더하거나 보태어 더 실해졌다 는 ...