🔍 RAG란?

✅ RAG = Retrieval + Generation
즉, “찾아보고 → 생성한다”는 뜻이에요.

RAG는 대규모 언어 모델(LLM)이 자신의 파라미터만으로 답을 생성하는 것이 아니라,
외부 지식(문서, 데이터, 웹 등)을 검색해서 활용한 후 더 정확한 응답을 생성하는 구조입니다.

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📚 왜 RAG가 필요할까?

GPT처럼 대형 모델들은 많은 정보를 학습했지만, 다음과 같은 한계가 있습니다:

한계설명

지식 갱신 불가	학습 이후의 최신 정보 반영 어려움 (예: 뉴스, 법률 변경 등)
세부 정보 부족	특정 문서/규정/회사 문서 등은 훈련에 포함 안됨
기억 비용 큼	모든 정보를 파라미터로 학습시키기엔 비용이 너무 큼

 

👉 그래서, 필요한 정보는 그때그때 검색해서 모델에 제공하자!
이게 바로 RAG입니다.

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🧠 RAG의 핵심 구성 요소

📌 1. Retriever (검색기)

• 사용자 질문과 관련된 정보를 문서, 웹, DB 등에서 검색
• 벡터 DB(Pinecone, FAISS, Weaviate 등)로 구현하는 경우 많음
• 사용된 기술: 텍스트 임베딩 + 유사도 검색

📌 2. Generator (생성기)

• 검색된 정보를 바탕으로 자연스러운 답변을 생성
• 일반적으로 GPT, Claude, Mistral 등 LLM 사용

요약:
사용자의 질문을 받아 → 관련 정보를 찾아서 → 그걸 바탕으로 정확하고 풍부한 답을 만듭니다.

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🎯 RAG 작동 흐름

 

[사용자 질문]

    ↓

[Retriever]

    → 관련 문서 검색

    ↓

[Generator (LLM)]

    → 검색된 내용을 보고 답변 생성

    ↓

[최종 응답]

예: “LangChain이 뭐야?” → 사내 위키 문서 검색 → GPT가 내용을 요약하여 자연스럽게 설명

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💬 비유로 이해하기

🧠 기존 GPT = 모든 걸 암기한 사람
🔍 RAG = 필요한 건 찾아보고 말해주는 사람

예: "한국의 헌법 제1조는?"

• GPT: 틀릴 수 있음
• RAG: 헌법 전문 검색 → "대한민국은 민주공화국이다..."

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🧩 실전 예시

분야	RAG 활용 사례
사내 검색봇	사내 문서 기반으로 직원 질문에 답변
법률 AI	판례/조례/법령 기반으로 질문에 정확히 응답
고객지원	FAQ 문서 기반으로 정확한 제품 지원 응답
교육/학습	교재/논문을 검색해 질문에 맞는 답변 생성

 

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✅ RAG의 장점

항목설명

항목	설명
📚 정확성 향상	생성 모델이 관련 문서를 참고해서 헛소리를 줄임 (Hallucination 감소)
🔄 지식 갱신 가능	모델을 다시 학습하지 않아도 문서만 교체하면 최신화 가능
🔍 근거 제공	답변의 근거로 사용된 문서를 함께 보여줄 수 있음
🧠 대용량 지식 활용	GPT가 기억하지 못하는 정보도 필요할 때마다 검색해서 사용 가능

 

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❗ 주의할 점

단점/주의	설명
Retriever 성능 중요	관련 없는 문서를 가져오면 아무리 좋은 GPT라도 엉뚱한 답변
프롬프트 설계 필요	검색된 내용을 효과적으로 사용하도록 prompt tuning 필요
벡터화 품질	임베딩 모델의 품질에 따라 검색 정확도 차이 발생

 

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🔧 RAG 구현 기술

구성 요소	기술 예시
임베딩 모델	OpenAI Embedding, HuggingFace BGE, Cohere 등
벡터 DB	FAISS, Pinecone, Weaviate, Chroma
생성 모델	GPT-3.5, GPT-4, Claude, Mistral 등
프레임워크	LangChain, LlamaIndex, Haystack

 

 

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🔄 GPT vs RAG vs Fine-tuning

항목	GPT 단독	Fine-tuning	RAG
지식 최신화	❌ 어려움	🔁 재학습 필요	✅ 문서 교체만 하면 됨
도입 난이도	쉬움	어렵고 비쌈	중간
출력 근거 제시	❌ 없음	❌ 없음	✅ 문서와 함께 제공 가능
실행 속도	빠름	느림 (학습 포함)	중간

 

 

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🧠 요약 정리

항목	내용
RAG란?	LLM이 외부 문서를 검색해서 답변에 활용하는 구조
구성	Retriever + Generator (GPT 등)
장점	정확성, 최신성, 근거 제공, 재학습 불필요
활용	검색봇, 고객지원, 법률/교육 AI, QA 시스템 등
구현 도구	LangChain, Pinecone, GPT, Chroma 등