RAG는 "Retrieval-Augmented Generation"의 약자로, 이는 대화형 AI 시스템이나 텍스트 생성 모델이 더 정확하고 관련성 있는 응답을 생성하기 위해 외부 데이터베이스 또는 문서에서 정보를 검색(retireve)하는 과정을 통합하는 접근 방식입니다. RAG 모델은 일반적으로 두 가지 주요 구성 요소로 구성됩니다:

1. **검색기(Retriever)**: 사용자 질의에 대한 관련 문서를 외부 데이터 소스에서 찾는 역할을 합니다.

2. **생성기(Generator)**: 검색된 문서를 바탕으로 최종 답변을 생성합니다.

이 접근 방식은 단순히 주어진 텍스트만을 기반으로 응답을 생성하는 전통적인 언어 모델보다 정보 정확성과 신뢰성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 특히, 최신 정보나 특정 

- RAG는 'Retrieval-Augmented Generation'의 약자로, 외부 데이터베이스에서 정보를 검색하여 응답을 생성하는 방식입니다.
- 주요 구성 요소로는 사용자 질의에 대응하는 문서를 찾는 검색기와, 검색된 문서를 바탕으로 응답을 생성하는 생성기가 있습니다.
- 이 방식은 전통적인 언어 모델보다 정보의 정확성과 신뢰성을 향상시키며, 최신 정보가 필요한 의료 분야 등에 유용합니다.

2024-05-22