RAG(Retrieval-Augmented Generation) 이란?일반 LLM 은 사전에 학습된 데이터만으로 답을 생성하지만, RAG 는 외부 지식(PDF, 문서, DB)을 검색해서 그걸 바탕으로더 정확하고 구체적인 답을 생성한다. 즉, RAG 는 LLM 에 외부 지식 소스를 연계하여 사전 학습된 내용뿐만 아니라 우리가 필요한 내용도 학습시켜 검색할 수 있는기술이다. 📘 예시 상황: PDF 파일을 LLM이 이해하게 하려면?PDF → 텍스트 추출 → (1) Text Split → (2) Embedding → (3) Vector Store 저장 → 사용자의 질문 → (4) 유사도 검색 → (5) 관련 문단 가져옴 → (6) LLM에 프롬프트로 전달 → 답변 생성 ✅ 각 단계 설명📌 1. Text ..
RAG(Retrieval-Augmented Generation) 란?
RAG(Retrieval-Augmented Generation) 이란?일반 LLM 은 사전에 학습된 데이터만으로 답을 생성하지만, RAG 는 외부 지식(PDF, 문서, DB)을 검색해서 그걸 바탕으로더 정확하고 구체적인 답을 생성한다. 즉, RAG 는 LLM 에 외부 지식 소스를 연계하여 사전 학습된 내용뿐만 아니라 우리가 필요한 내용도 학습시켜 검색할 수 있는기술이다. 📘 예시 상황: PDF 파일을 LLM이 이해하게 하려면?PDF → 텍스트 추출 → (1) Text Split → (2) Embedding → (3) Vector Store 저장 → 사용자의 질문 → (4) 유사도 검색 → (5) 관련 문단 가져옴 → (6) LLM에 프롬프트로 전달 → 답변 생성 ✅ 각 단계 설명📌 1. Text ..
2025.08.08