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데이터·DB
RAG란?
AI 활용 기법 분야에서 쓰이는 Retrieval-Augmented Generation(검색 증강 생성)의 약자로, 답변하기 전에 외부 자료를 찾아 근거 문서를 같이 읽고 답하도록 한 기법입니다.
CARD NEWS · 데이터·DB
SNS·수업 자료·발표 슬라이드에 붙여 쓰기 좋은 4장 세트입니다. 화면을 캡처하거나 브라우저의 인쇄 기능으로 PDF를 저장해 공유할 수 있습니다.
AI 활용 기법 분야에서 쓰이는 Retrieval-Augmented Generation(검색 증강 생성)의 약자로, 답변하기 전에 외부 자료를 찾아 근거 문서를 같이 읽고 답하도록 한 기법입니다.
RAG는 AI에게 '기억나는 대로 답하지 말고, 책장에서 자료를 꺼내 보고 답해줘'라고 시키는 방식이에요. 시험 볼 때 머릿속 지식만 쓰는 폐쇄형 시험이 아니라, 교재와 노트를 펴 놓고 답을 쓰는 오픈북 시험이라고 생각하면 가깝습니다. 그래서 학습 시점 이후의 새 정보나, 회사 내부 자료처럼 AI가 원래 모르던 내용도 정확하게 답할 수 있어요.
케이스 1: Anthropic — Contextual Retrieval로 RAG 검색 정확도 개선 Anthropic은 2024년 9월 공식 블로그에서 표준 RAG의 한계를 보완하는 Contextual Retrieval 기법을 공개했습니다.
카드를 캡처하거나 브라우저 인쇄 → PDF로 저장하면 인스타·수업 자료에 쓸 수 있습니다. CC BY-SA 4.0에 따라 출처(AI for Everyone by Percent · ai.percent.ac)와 라이선스를 표시하면 상업적으로도 이용할 수 있습니다. 내용을 바꿨다면 그 사실을 밝히고 같은 라이선스로 공유해 주세요.