RAG 완벽 정리｜생성형 AI가 문서를 검색해 답하는 방식·파인튜닝 차이·도입 체크리스트
NIST·NeurIPS·ACL·Microsoft Learn·AWS 공식 자료 최종 확인: 2026년 8월 5일 먼저 확인할 결론 RAG는 생성형 AI가 가진 지식을 새로 학습시키는 기능이 아니라, 질문할 때 별도의 검색 시스템에서 근거를 찾아 모델의 입력 문맥으로 넣는 설계 방식입니다. 문서 수집·정제, 청킹, 메타데이터, 임베딩, 인덱스, 권한 필터, 검색, 재정렬, 프롬프트, 답변 생성, 인용과 평가가 연결돼야 하나의 RAG 시스템이 됩니다. 벡터 데이터베이스 하나를 설치했다고 완성되는 구조가 아닙니다. 좋은 RAG는 환각 가능성을 줄이고 최신 사내 문서를 근거로 답하게 만들 수 있습니다. 그러나 원문이 틀렸거나 오래됐고, 관련 조각을 검색하지 못했거나, 권한 없는 자료가 섞였거나..
2026. 8. 5.
