지식 검색
검색 증강 생성(RAG (Retrieval-Augmented Generation))
외부 문서를 검색해 그 내용을 근거로 답변을 생성하는 방식이에요. 환각을 줄이고 최신·사내 정보를 답에 반영할 수 있어요
RAG·임베딩·벡터DB 등 외부 지식 결합 용어
외부 문서를 검색해 그 내용을 근거로 답변을 생성하는 방식이에요. 환각을 줄이고 최신·사내 정보를 답에 반영할 수 있어요
모델 답변을 신뢰 가능한 외부 근거에 묶는 거예요. '근거 없이 지어내기'를 막아 환각을 줄이는 핵심 장치예요
임베딩 벡터를 저장하고 빠르게 검색하는 DB예요. Pinecone, Supabase pgvector 등이 있고, RAG의 검색 엔진 역할을 해요
키워드 일치가 아니라 '의미 유사도'로 찾는 검색이에요. 단어가 달라도 뜻이 가까우면 찾아줘요
텍스트를 의미를 담은 숫자 벡터로 변환한 것이에요. 의미가 비슷한 글은 벡터도 가까워서, 유사도 계산의 기반이 돼요
긴 문서를 검색 가능한 작은 조각으로 나누는 전처리예요. 조각 크기를 잘 잡아야 RAG 검색 품질이 좋아져요