➋ 정보 증강 단계(Augmentation)

정보 증강 단계는 RAG의 두 번째 핵심 과정으로, LLM이 답변을 더 잘 만들 수 있도록 외부 정보를 찾아와 보강해줍니다. 즉, 검색된 문서를 원래 입력(prompt)에 추가해서
모델에게 제공하는 단계라고 할 수 있습니다. 이 과정에서 모델은 외부로부터 얻은 최신 정보나 관련 데이터를 포함하여 더 정확하고 풍부한 응답을 생성할 수 있습니다.

➌ 응답 생성 단계(Generation)

응답 생성 단계는 RAG의 마지막 과정으로, 검색된 문서 내용을 바탕으로 LLM이 최종적인 응답을 생성하는 과정입니다. 이 단계에서는 LLM이 검색된 정보를 적절히 활용하여 신뢰도 높은 답변을 생성하는 것이 핵심 목표입니다. 즉, 단순히 학습된 데이터를 기반으로 답변하는 것이 아니라, 실제 검색된 문서에서 추출한 데이터를 활용하여 더욱 정확하고 근거를 갖춘 응답을 제공합니다.