RAG 검색 증강 생성이란? LLM 환각을 줄이는 작동 원리와 검색·증강·생성 3단계
챗봇이 존재하지 않는 답을 자신 있게 지어내는 환각 문제를, 관련 문서를 검색해 프롬프트에 덧붙이는 RAG가 어떻게 해결하는지 검색·증강·생성 단계로 정리했습니다.
핵심 내용 읽기 →
AI TOPIC
RAG 최신 뉴스와 핵심 해설
RAG 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 12편을 최신순으로 모았습니다.
RAG 검색 증강 생성 쉽게 이해하기: LLM 환각 줄이는 6단계 파이프라인
LLM이 내 데이터를 모를 때 생기는 환각을 RAG(검색 증강 생성)로 해결하는 원리를, 파인튜닝과의 비교와 도서관에 비유한 6단계 파이프라인으로 설명한다.
핵심 내용 읽기 →
RAG(검색 증강 생성)란? 작동 원리부터 벡터·하이브리드·그래프 RAG까지 정리
LLM이 모르는 사내 문서를 참고해 답하게 만드는 RAG의 두 단계(색인·검색)와 벡터·하이브리드·그래프·SQL·페이지 인덱스 등 종류, 환각 감소와 비용 절감 효과를 쉽게 정리했습니다.
핵심 내용 읽기 →
AI 에이전트 기초 총정리: LLM·컨텍스트 윈도우·RAG·벡터DB·LangChain·MCP 한 번에
하나의 사내 챗봇 프로젝트로 LLM, 컨텍스트 윈도우, 임베딩, RAG, 벡터 DB, LangChain, LangGraph, MCP, 프롬프트 엔지니어링까지 AI 에이전트의 기초 개념을 처음부터 끝까지 정리했습니다.
핵심 내용 읽기 →
AI 용어 7가지 정리: 에이전트, RAG, MCP, MoE, ASI 쉽게 이해하기
IBM이 꼽은 핵심 AI 용어 7가지를 정리한다. 에이전트형 AI, 추론 모델, 벡터 데이터베이스, RAG, MCP, 전문가 혼합(MoE), 그리고 초지능(ASI)까지 개념을 한국어로 풀었다.
핵심 내용 읽기 →
AI 용어 완벽 정리 — LLM·트랜스포머·토큰·RAG·파인튜닝 개념 쉽게 이해하기
신경망, LLM, 트랜스포머, 토큰, 컨텍스트 윈도우, 온도, 환각, 임베딩·벡터DB·RAG, 파인튜닝, RLHF, 에이전트 등 핵심 AI 용어를 메커니즘 중심으로 풀어 설명한다.
핵심 내용 읽기 →
RAG란 무엇인가: LLM의 환각·정보 노후화를 해결하는 검색 증강 생성
IBM 연구자가 설명하는 RAG. 대규모 언어 모델이 자주 보이는 '출처 없음'과 '정보 노후화' 문제를, 답하기 전 신뢰할 자료를 먼저 검색해 결합하는 방식으로 어떻게 줄이는지 짚는다.
핵심 내용 읽기 →
AI 엔지니어 로드맵, 2026년 실전 학습법과 핵심 커리큘럼 정리
AI 엔지니어가 되려는 사람을 위한 현실적인 로드맵. 수학·모델 학습보다 사전학습 모델·LLM·RAG 적용에 집중하라는 조언과 단계별 커리큘럼, 학습법, 장단점을 정리했다.
핵심 내용 읽기 →
랭체인(LangChain) 에이전트 AI 크래시 코스: 생성형 AI·RAG·에이전트 정리
생성형 AI와 LLM의 작동 원리부터 RAG, 그리고 도구·메모리를 갖춘 AI 에이전트까지, 랭체인으로 실습하며 배우는 에이전트 AI 입문 강의의 핵심을 한국어로 정리했다.
핵심 내용 읽기 →
RAG는 죽었나? 단발 벡터 검색에서 에이전틱 검색으로의 전환
터보퍼퍼의 쿠바 로굿이 'RAG는 죽었다'는 주장을 분석합니다. RAG의 진짜 의미, 에이전틱 검색의 부상, 커서와 클로드 코드 사례, 의미 검색의 성능 이득, 임베딩을 '캐시 연산'으로 보는 관점을 정리합니다.
핵심 내용 읽기 →
AI 에이전트 쉽게 이해하기: LLM·워크플로·에이전트 3단계 정리
기술 배경이 없어도 AI 에이전트를 이해할 수 있도록 LLM, AI 워크플로, AI 에이전트를 단계별로 비교하고 RAG와 ReAct 개념까지 쉽게 풀어 설명합니다.
핵심 내용 읽기 →
AI 에이전트란? 복합 AI 시스템·추론·도구·메모리와 ReAct 방식 정리
IBM의 설명 영상을 정리했다. 단일 모델에서 복합 AI 시스템으로의 전환, 제어 논리를 LLM에 맡기는 에이전트적 접근, 추론·행동·메모리라는 세 가지 핵심 능력, 그리고 ReAct 구성 방식과 자율성의 트레이드오프를 짚는다.
핵심 내용 읽기 →