RAG란 무엇인가?

Source: Dev.to

Introduction

대부분의 AI 모델은 실제로 여러분의 데이터를 “알고” 있지는 않습니다. 모델은 학습한 내용을 바탕으로 답변을 생성하기 때문에 구식이거나 부정확하거나 맥락이 누락된 경우가 많습니다.

Retrieval‑Augmented Generation (RAG)

여기서 RAG (Retrieval‑Augmented Generation)가 등장합니다.

How RAG works

RAG는 세 단계로 작동합니다:

1. Search – 관련 정보(문서, PDF, 데이터베이스)를 찾습니다.
2. Retrieve – 가장 유용한 조각을 추출합니다.
3. Generate – 그 정보를 바탕으로 답변을 생성합니다.

Simple idea

• Normal AI → 추측합니다.
• RAG → 먼저 정보를 찾아보고, 그 후에 답변합니다.

Example

Ask: “우리 회사의 휴가 정책이 어떻게 되나요?”

• Without RAG – 일반적인 답변 ❌
• With RAG – 실제 회사 문서를 가져와서 답변 ✅

Why it matters

• 더 정확한 답변
• 실시간 / 사내 데이터를 활용
• 환각(허위 정보) 감소
• AI 에이전트 및 코파일럿 구동

Conclusion

오늘날 AI를 구축하고 있다면, 비록 인식하지 못하더라도 RAG를 사용하고 있을 가능성이 높습니다.