RAG 모델

GPT-4나 Gemini와 같은 대규모 언어 모델(LLM)은 매우 강력하지만, 몇 가지 치명적인 약점이 있습니다. 바로 환각(Hallucination) 현상을 겪고, 학습 데이터 차단일 이후의 최신 정보를 알지 못하며, 기업 내부의 비공개 데이터에 액세스할 수 없다는 점입니다. 이러한 한계를 해결하기 위해 개발자들은 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG)을 사용합니다. RAG는 외부 데이터베이스에서 관련 정보를 검색한 다음 이를 LLM에 제공하여 정확하고 맥락에 맞는 답변을 생성하도록 돕는 프레임워크입니다.