LeanX
RAG
AI가 답변하기 전에 외부 문서나 데이터베이스에서 관련 정보를 먼저 검색(Retrieval)한 다음, 그 정보를 바탕으로 답변을 생성(Generation)하는 기법입니다. 할루시네이션을 줄이고 모델이 학습하지 않은 최신·내부 정보를 반영하는 데 도움이 됩니다.
쉽게 말하면
시험 볼 때 '오픈북 시험'처럼, AI가 답하기 전에 교과서(데이터베이스)를 먼저 펼쳐보고 관련 내용을 찾은 다음 대답하는 거예요! 근거를 보고 답하니까 AI가 아는 척하며 엉뚱한 말을 하는 것을 줄이는 데 도움이 돼요.
예시
회사 내부 문서 1,000개를 RAG로 연결 → 직원이 "출장비 정산 방법 알려줘" 질문 → AI가 사내 규정 문서를 검색해 근거 문서를 바탕으로 답변
함께 보면 좋은 용어
할루시네이션, 데이터베이스, 컨텍스트 엔지니어링
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다음 단계
이 개념을 우리 팀 업무에 어떻게 적용할지 고민된다면 아래에서 시작할 수 있습니다.