RAG는 정보 검색과 생성을 결합한 모델로, 대량의 텍스트 데이터로부터 정보를 추출하고 이를 기반으로 새로운 텍스트를 생성하는 기술입니다. RAG는 GPT(Generative Pre-trained Transformer)와 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)와 같은 대형 언어 모델을 기반으로 하며, 정보 검색 및 생성의 두 가지 기능을 통합하여 텍스트 이해와 생성의 품질을 향상시킵니다. RAG의 주요 특징 및 작동 원리: 검색 기능: RAG는 텍스트 검색을 위해 BM25나 TF-IDF와 같은 전통적인 정보 검색 기법을 사용합니다. 이를 통해 대량의 텍스트 데이터에서 관련성 높은 문서나 정보를 식별할 수 있습니다. 추출 기능: 검색된..
