RAG란 무엇인가요? 쉬운 영어로 설명하기

요약

RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 LLM이 답변 시 학습 데이터에만 의존하지 않고, 사용자가 제공한 외부 문서를 검색하여 참조하는 기술입니다. 이를 통해 모델을 재학습시키지 않고도 최신 정보나 사적인 데이터를 활용할 수 있으며, 환각 현상을 줄이고 출처를 명시할 수 있습니다.

핵심 포인트

• RAG는 모델이 자체 데이터(문서, 티켓 등)를 참조하여 답변의 정확도를 높입니다.
• 재학습 없이도 최신 또는 사적인 데이터를 활용하는 것이 핵심 이점입니다.
• 환각 현상 감소와 출처 인용 기능을 자연스럽게 지원합니다.
• 순수 추론이나 창의적 글쓰기 작업에는 RAG가 불필요할 수 있습니다.