chat GPT 보다 더 정확한 AI 기술, RAG 란 ?

 

chat GPT보다 더 정확한 AI 기술, RAG(Retrieval-Augmented Generation)란?

최근 인공지능 분야에서 주목받는 기술 중 하나가 바로 RAG입니다.
ChatGPT 같은 언어 모델이 이미 놀라운 성능을 보여주고 있지만, RAG는 한 걸음 더 나아간 차세대 AI 방식입니다.
무엇보다 RAG는 단순한 답변 생성이 아니라, 출처 기반의 응답을 가능하게 한다는 점에서 의미가 큽니다. 사용자는 모델이 어디서 정보를 얻었는지 확인할 수 있고, AI의 ‘환각(hallucination)’ 문제도 크게 줄어듭니다.

RAG는 ‘Retrieval-Augmented Generation’의 약자로, 검색(Retrieval)과 생성(Generation)을 결합한 하이브리드 AI 기술입니다. 간단히 말해, 언어모델이 답을 상상해서 쓰는 경우가 있다면, RAG는 정보를 찾아본 다음 그것을 바탕으로 대답을 생성하는 방식입니다. 상상이 아닌 정확한 정보에 근거해 답을 주는 거죠.

넘이쁜거 아니냐? 냥이야♡ 감히 손을 움직일 수 없지

RAG 는 ChatGPT 와 뭐가 다를까?
RAG (Retrieval-Augmented Generation)는 이름 그대로 두 가지를 결합한 기술입니다.
RAG = 검색(Retrieval) + 생성(Generation)

질문에 맞는 관련 정보를 외부 문서, 데이터베이스, 웹 등에서 찾아오고,
찾아온 정보를 바탕으로 답변을 생성하는 것이지요.
즉, GPT처럼 ‘기억만으로 말하는 것’이 아니라, ‘찾아보고 말하는’ 더 정확한 AI라고 할 수 있습니다.

chat GPT 같은 대형 언어모델(LLM)은 방대한 데이터를 학습해 놀라운 수준의 문장 생성 능력을 갖췄지만, 훈련 이후의 정보는 반영하지 못합니다.
예를 들어 "2024년 삼성전자 영업이익은 얼마인가요?"라는 질문에 chat GPT는 최신 데이터를 모를 수도 있지만, RAG는 외부 재무 보고서를 찾아보고 그 내용을 요약해서 알려줍니다
이처럼 RAG는 GPT의 한계를 보완해 정확하고 최신 정보를 제공합니다.
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이 기술은 특히 기업 내부 문서 기반의 챗봇, 전문 상담 서비스(법률, 의료 등), 뉴스 기반 요약 시스템, 고객지원 서비스 등에 유용하게 사용됩니다. 예를 들어 회사 매뉴얼이나 정책 자료를 벡터 데이터베이스에 저장해두고, RAG 모델이 이를 바탕으로 직원의 질문에 정확히 답할 수 있게 만드는 것이 가능합니다.

요약하자면, RAG는 ‘찾아서 답하는 AI’ 입니다.
단순히 잘 말하는 AI(ChatGPT)에서, 정확하게 아는 AI로 나아가는 기술이죠.
신뢰성, 최신성, 정확성을 갖춘 AI,
RAG는 이제 선택이 아니라 필수 기술이 되고 있습니다.