생성과 검색의 하모니: RAG로 더 똑똑한 AI 만들기

이 게시물은 RAG(Retrieval-Augmented Generation)의 개념과 구조, 활용법을 체계적으로 설명합니다.

RAG의 필요성과 작동 원리

• LLM은 최신 정보 반영과 정확성에 한계가 있으나, RAG는 외부 신뢰 데이터 검색 후 생성을 통해 이를 극복합니다.
• RAG는 Retriever(검색기)와 Generator(생성기)로 구성되어, 관련 문서를 찾아 답변을 생성합니다.

대표 아키텍처와 실습 예시

• OpenAI+벡터DB, Hugging Face End-to-End, AWS Bedrock, 자체 구축형 등 다양한 RAG 구현 방식이 존재합니다.
• 실제 FastAPI 서버 기반 PDF 문서 벡터화 및 검색하는 간단한 RAG 시스템 구축 예제를 제공합니다.

한계와 고려사항

• 검색 품질, 응답 지연, 문서 신뢰성, 복잡 쿼리 대응 문제 등이 존재하며, 데이터 품질과 보안 관리가 중요합니다.
• Prompt 설계와 Latency 최적화, 개인정보 보호 또한 필수 고려 요소입니다.

RAG는 LLM의 한계를 보완하며 신뢰할 수 있는 AI 답변 생성의 핵심 기술로 자리 잡고 있습니다.