대규모 언어 모델(LLM)의 출력을 최적화 하여 응답을 생성하기 전에 학습 데이터 소스 외부에 있고, 신뢰할 수 있는 지식 베이스를 참조하도록 하는 프로세스. RAG가 중요한 이유 LLM은 지능형 챗봇 및 기타 자연어 처리(NLP) 애플리케이션을 지원하는 핵심 AI 기술이다. LLM의 문제점으로는 다음과 같다. 정확한 답변을 할 수 없다고 판단이 되면, 관련이 없는 정보를 가지고 그럴듯한 답변을 꾸며내어 제공함. 질문자가 최신 정보를 토대로 한 답변을 기대를 하지만, 최신 정보로 학습이 되어 있지 않다면, 학습된 데이터 중 가장 최신의 것을 토대로 답변을 제공함. 신뢰할 수 없는 출처로부터 답변을 생성. 용어 혼동으로 인해 답변이 정확하지 않음. 다양한 훈련 소스가 동일한 용어을 사용하는데 그 의미가 다..