RAG는 챗GPT 이전부터 사용했던 기술이지만 지금 만큼 관심을 받지는 않았습니다. 챗GPT가 부각되면서 RAG도 뜨고 있는 것이지요.
이 장에서는 RAG의 개념과 동작 원리에 대해 살펴보겠습니다. 또한 RAG를 구현하기 위해서는 어떤 것들이 필요한지도 함께 알아볼 예정입니다.
SECTION 3.1 RAG 개념
RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 LLM이 텍스트를 생성할 때 관련 정보를 찾아보고(retrieval), 그 정보를 활용하여 새로운 텍스트를 만드는(generation) 기술입니다. 예를 들어 RAG를 사용하는 LLM은 특정 질문에 답하기 위해 인터넷에서 정보를 검색하고, 그 정보를 바탕으로 상세하고 정확한 답변을 생성할 수 있습니다.
간단히 말해, RAG는 큰 데이터베이스나 인터넷과 같은 정보의 원천에서 필요한 사실이나 데이터를 찾아내고, 그것을 기반으로 텍스트를 만드는 기술입니다. 이 방식은 LLM이 더 정확하고 신뢰할 수 있는 내용을 생성하도록 도와줍니다.