검색 증강 생성(RAG)(이)란 무엇인가?
검색 단계를 언어 모델과 결합하여 답변이 가져온 데이터에 근거하도록 하는 것.
정식 정의
검색 증강 생성(RAG)은 정보 검색 시스템과 생성 모델을 짝지어, 관련 문서를 먼저 가져온 뒤 모델에 제공하여 출력이 기억에만 의존하지 않고 최신의 구체적 데이터에 근거하도록 합니다. 정확성과 최신성을 높입니다. 이 패턴은 시장 모델이 새로 가져온 뉴스와 펀더멘털을 바탕으로 추론하는 방식을 반영합니다.
쉽게 말하면
AI에게 답하기 전에 오픈북을 주는 것입니다. 학습 중에 외운 것에만 의존하는 대신, 시스템이 관련성 있는 최신 사실을 찾아 건네주어 답이 근거를 갖게 합니다.
예시
모델이 결정하기 전에 보유 종목의 최신 헤드라인과 가격 데이터를 먹이는 것은 검색 증강 방식입니다. 결정이 오래된 기억이 아니라 새로운 증거에 기반합니다.