RAG (검색 증강 생성)

별칭: Retrieval-Augmented Generation · 검색 증강 생성

AI가 답하기 전 외부 지식베이스를 검색해 근거를 붙이는 방식.

모델 기억에만 기대지 않고 사내 문서, DB, 벡터 검색 결과를 함께 넣어 답하게 한다. 최신성·근거·사내 지식 반영이 중요한 업무에 자주 쓴다.

RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 LLM이 답변하기 전에 문서나 데이터베이스를 검색하고, 그 결과를 컨텍스트로 넣어 답하게 하는 구조다.

사내 문서, 고객 VOC, 정책집처럼 모델이 원래 모르는 지식을 다룰 때 유용하다. 환각을 줄이는 데 도움이 되지만, 검색 품질과 권한 관리가 함께 설계되어야 한다.