RAG는 '검색을 먼저 하고, 그 근거로 답한다'는 방식입니다. 모델이 아무 말이나 지어내지 않고, 실제 문서를 찾아 그 내용으로 답하기 때문에 근거를 함께 제시할 수 있습니다.
고객에게는 이렇게 설명하세요: "AI가 상상해서 답하는 게 아니라, 귀사의 문서에서 근거를 찾아 답합니다."
AI 핵심 개념
검색으로 근거를 찾아 답하는 방식.
CONCEPT MODEL · AI 핵심 개념
각 처리 단계를 마우스로 가리키면(Hover) 해당 모듈의 세부적인 작동 기법과 보강 원칙을 실시간으로 확인하실 수 있습니다.
RAG의 검색–생성 흐름을 설명한다
검색 품질과 답변 품질을 구분한다
RAG가 해결하지 못하는 한계를 판단한다
핵심 요약
RAG는 '검색을 먼저 하고, 그 근거로 답한다'는 방식입니다. 모델이 아무 말이나 지어내지 않고, 실제 문서를 찾아 그 내용으로 답하기 때문에 근거를 함께 제시할 수 있습니다.
고객에게는 이렇게 설명하세요: "AI가 상상해서 답하는 게 아니라, 귀사의 문서에서 근거를 찾아 답합니다."
DEEP DIVE
모델 자체에 모든 지식을 외우게 하는 대신 필요한 순간에 근거를 가져옵니다.
답이 틀렸다는 하나의 현상에도 원인은 다릅니다.
주의원인을 분리해야 올바른 지점을 개선할 수 있습니다.
근거가 없거나 문서 자체가 틀리면 안전한 답을 만들 수 없습니다.
현장 실습
남겨야 할 산출물
검색 실패·생성 실패·데이터 실패로 나눈 오류표
KNOWLEDGE CHECK
생성 프롬프트, 컨텍스트 구성, 모델의 근거 준수와 답변 후 검증 단계를 먼저 봅니다.
설명 자체가 아니라 결정 문서, 체크리스트, 평가 결과, 승인 기록처럼 다시 확인할 수 있는 산출물이 남아야 합니다.